JP4369868B2 - Acquisition and display of site visit path data - Google Patents

Acquisition and display of site visit path data Download PDF

Info

Publication number
JP4369868B2
JP4369868B2 JP2004518113A JP2004518113A JP4369868B2 JP 4369868 B2 JP4369868 B2 JP 4369868B2 JP 2004518113 A JP2004518113 A JP 2004518113A JP 2004518113 A JP2004518113 A JP 2004518113A JP 4369868 B2 JP4369868 B2 JP 4369868B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
target path
node
checkpoint
sequence
nodes
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP2004518113A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2005531854A (en
Inventor
エラー,ブレット
ペスタナ,ジョン
Original Assignee
オムニチャー, インク.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by オムニチャー, インク. filed Critical オムニチャー, インク.
Publication of JP2005531854A publication Critical patent/JP2005531854A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4369868B2 publication Critical patent/JP4369868B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2457Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24578Query processing with adaptation to user needs using ranking
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30Monitoring
    • G06F11/32Monitoring with visual or acoustical indication of the functioning of the machine
    • G06F11/323Visualisation of programs or trace data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/248Presentation of query results
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Description

本出願は、2002年6月28日に出願した「シーケンス解析エンジン」に対する米国仮出願特許第60/393,002号の優先権を主張し、その開示を引用して本明細書に組み込む。 This application claims priority from US Provisional Application No. 60 / 393,002 to “Sequence Analysis Engine” filed on June 28, 2002, the disclosure of which is incorporated herein by reference.

本出願は、本出願と同一日付で出願した「効率的クリックストリームデータ収集」に対する米国特許出願第 号に関連する。 This application is a US patent application to “Efficient Clickstream Data Collection” filed on the same date as this application. Related to the issue.

本出願は更に、本出願と同一日付で出願した「ウェブサイトトラフィックデータ収集で用いるためカスタムイベントおよび属性の生成」に対する米国特許出願第 号に関連する。 This application is further a U.S. patent application to "Generating Custom Events and Attributes for Use in Website Traffic Data Collection" filed on the same date as this application Related to the issue.

本発明は、一般に、ウェブサイト利用の追跡に関し、より詳細には、サイト訪問パスデータを取得し、かつ表示するための改良技法に関する。 The present invention relates generally to website usage tracking, and more particularly to improved techniques for obtaining and displaying site visit path data.

ウェブサイトプロバイダは、自らのウェブサイトの利用および訪問パターンを説明するデータの収集を望むことが多い。例えば、サーバ負荷評価、広告比率判定、およびデザイン変更が必要なウェブサイトの領域確認等を含む様々な目的のために利用統計を展開する際には、そのような情報に大きな価値がある。 Website providers often want to collect data that describes their website usage and visit patterns. For example, such information is of great value when developing usage statistics for various purposes, including server load evaluation, advertisement ratio determination, and website region confirmation that requires design changes.

インターネットエクスプローラ(ワシントン州、レドモンドのマイクロソフト社から入手可能)等のブラウザを用いてウェブサーフィンをする場合、ユーザは、あるページから別のページに様々な手段で移動できる。すなわち、ページ内のリンクをクリックする、ユニフォームリソースロケータ(URL)を入力する、ブラウザの専用ボタン(戻る、進む、ホーム等)をクリックする、またはお気に入りリストから選択する等である。更にユーザは、新規のブラウザウィンドウを自由に開いたり閉じたりできる。ウェブブラウザのユーザは何年にもわたって熟練度を身につけているので、このようなナビゲーションに次第に精通するようになった。更に、接続速度が速くなったので、リンクを自由にクリックし、リンクの提示情報に興味がない場合や、一瞬の興味にすぎない場合には、元に戻ることにユーザのためらいがなくなった。 When surfing the web using a browser such as Internet Explorer (available from Microsoft Corporation of Redmond, Washington), the user can navigate from one page to another by various means. That is, click a link in the page, enter a uniform resource locator (URL), click a dedicated browser button (back, forward, home, etc.), or select from a favorites list. In addition, the user can freely open and close the new browser window. Web browser users have gained proficiency over the years and have become increasingly familiar with such navigation. In addition, since the connection speed has been increased, the user is not reluctant to return to the original state when the user clicks the link freely and is not interested in the information presented by the link or only interested in the moment.

その結果、ユーザは、脇道にそれたり、無関係なページを見ながら、さまよい気味にウェブサイトページに接することが多くなる。最終的には、理論的直線パスの最終ページに到達するが、途中で無関係なページを幾つか訪問することもある。このような無関係なページは、直線パスと同じウェブドメインの一部かもしれないし、そのドメイン外のこともある。 As a result, the user often touches the website page in a wandering manner while looking sideways or looking at an irrelevant page. Eventually, the final page of the theoretical linear path is reached, but some unrelated pages may be visited along the way. Such unrelated pages may be part of the same web domain as the straight path, or they may be outside that domain.

例えば、オンラインショップ業者から商品を購入するような直線的なタスクを実行する際には、一般にウェブページが一連のステップを提示する。すなわち、所望の商品を探し、それをショッピングカートに入れることによってその商品を選択し、レジ機能を起動し、配送と支払の情報を入力し、そして最後に承認する。しかし、ユーザが途中で無関係なページを幾つか訪問することもある。例えば、ユーザが、商品の輸送費を調べたり、競合他社のページでその商品の価格を調べたり、あるいは、何らかの理由で天気予報を調べるかもしれない。最終的には、識別可能なシーケンスで直線パスのページを訪問する。つまり、これらの無関係なページは途中の一時的な気晴らしにすぎない。 For example, when performing a linear task such as purchasing merchandise from an online shop vendor, a web page typically presents a series of steps. That is, find the desired item, select it by placing it in the shopping cart, activate the cashier function, enter delivery and payment information, and finally approve. However, the user may visit several unrelated pages along the way. For example, the user may look up the shipping cost of a product, look up the price of the product on a competitor's page, or look up the weather forecast for some reason. Eventually, a straight path page is visited in an identifiable sequence. In short, these extraneous pages are just a temporary distraction in the middle.

多くの状況においては、ウェブサイト管理者は、ウェブサイトユーザのサイト訪問パスを解析することに関心を抱いている。そのような管理者は、無関係なページの訪問には関心がないか、または、特定の無関係なページだけにしか興味がない。従って、必要なことは、ウェブサイト管理者が特定の関心を抱いているページを指定できるシステムであり、それにより、サイトパス取得および解析を実行する場合に、他のページを無視することができる。更に必要なことは、ウェブサイト管理者が選択する構成オプションに基づいて、サイトパス情報を取得し、かつ解析し、管理者の関心がないページへの訪問を無視できるシステムである。更に必要なことは、サイト訪問パスを分かり易い画像により管理者に提示するためのシステムおよび方法である。 In many situations, the website administrator is interested in analyzing the website user's site visit path. Such administrators are not interested in visiting unrelated pages, or only interested in specific unrelated pages. Therefore, what is needed is a system that allows a website administrator to specify a page of particular interest so that other pages can be ignored when performing site path acquisition and analysis . What is further needed is a system that can obtain and analyze site path information based on configuration options selected by the website administrator and ignore visits to pages that are not of interest to the administrator. What is further needed is a system and method for presenting a site visit path to an administrator with easy-to-understand images.

本発明は、サイトのウェブページ間のシーケンス関係を正しく理解するための解析ツールを提供するために、ウェブサイトユーザのサイトパスデータを収集し、フィルタ処理し、そして、解析する改良技法を提供するものである。ウェブサイト管理者は、サイトの一連のノード、つまりウェブページ、をチェックポイントと見なすことができ、チェックポイントを通る特定の訪問パスに関する情報を提供する本発明のシステムを構築できる。次いで、システムは特定訪問パスの利用統計を表示する。本発明の技法によれば、システムは、ユーザがチェックポイントを巡回する過程で他のノードを訪問するかどうかにかかわらず、チェックポイント間の訪問パスを認識できる。このように、チェックポイントとして指定されていない他のウェブページを通ってユーザが「脇道」にそれても、本発明は、チェックポイントとして指定されたこれらのノードに関する意味のあるサイトパス解析を提供できる。 The present invention provides an improved technique for collecting, filtering, and analyzing website user site path data to provide an analysis tool to correctly understand the sequence relationships between web pages on a site. Is. A website administrator can view a set of nodes of a site, i.e., a web page, as a checkpoint, and can construct a system of the present invention that provides information about a particular visit path through the checkpoint. The system then displays usage statistics for the specific visit path. According to the technique of the present invention, the system can recognize the visit path between checkpoints regardless of whether the user visits other nodes in the process of visiting the checkpoints. In this way, the present invention provides meaningful site path analysis for those nodes designated as checkpoints, even if the user diverts “side road” through other web pages that are not designated as checkpoints. it can.

ウェブサイト管理者は、構成のインターフェースを介してチェックポイントノードを指定できる。代替として、本発明のシステムは、特定の特長、場所、名称、人気度等の要因に基づいて、特定ノードをチェックポイントとして指定できる。どちらの場合でも、チェックポイント構成は動的に実行でき、必要に応じて、または条件の変更に基づいてしかるべく修正できる。 The website administrator can specify a checkpoint node via the configuration interface. Alternatively, the system of the present invention can designate a specific node as a checkpoint based on factors such as specific features, location, name, popularity, etc. In either case, checkpoint configuration can be performed dynamically and can be modified accordingly as needed or based on changing conditions.

一実施の形態では、本発明は、提示情報をウェブ管理者が容易に理解し解析できるサイト訪問パスデータの画像表示も提供する。これらの表示には、例えば、異なる線の太さ、色、および/または他の特長を変えて、様々なサイトパスの相対的な人気度および頻度を示すことが含まれる。 In one embodiment, the present invention also provides an image display of site visit path data that allows web administrators to easily understand and analyze the presentation information. These displays include, for example, varying the thickness, color, and / or other features of different lines to indicate the relative popularity and frequency of various site paths.

図は、本発明の好適な実施の形態を説明だけを目的として示す。当該技術に精通する者には、以下の説明から直ちに理解できようが、本明細書で説明する構造および方法の代替の実施の形態は、本明細書で説明する本発明の原理から逸脱することなく利用することができる。 The figure shows a preferred embodiment of the invention for illustrative purposes only. Those skilled in the art will readily appreciate from the description that follows, although alternative embodiments of the structures and methods described herein depart from the principles of the invention described herein. It can be used without.

以下の説明では、本発明が、ウェブサイト内の個々のウェブページへのユーザ訪問に関するデータを取得する一実施の形態を述べる。しかし、この説明は、本発明の技法を説明するだけにすぎず、当該技術に精通する者には言うまでもないが、ノード間のシーケンス関係を取得し、かつ解析することが望ましい如何なる状況にも、本発明の技法が適用できる。更に、以下で説明するように、本発明は、例えば、ノードとして集合的に指定するウェブページのグループ等のページレベルではなく、粒度レベルでシーケンスデータを取得することもできる。 In the following description, the present invention describes one embodiment in which data relating to user visits to individual web pages within a website is obtained. However, this description only describes the technique of the present invention, and it goes without saying to those skilled in the art that in any situation where it is desirable to obtain and analyze sequence relationships between nodes. The technique of the present invention can be applied. Furthermore, as will be described below, the present invention can also acquire sequence data at a granularity level instead of a page level such as a group of web pages collectively designated as nodes.

システムアーキテクチャ
ここで、図1を参照すると、本発明を実施するためのウェブサイトトラフィックデータ収集のためのシステム100の実施例が示されている。ユーザ112は、ウェブページにアクセスし、表示するためのブラウザ110等のソフトウェアプリケーションを実行するクライアントマシン107と対話する。リンクをクリックするか、またはURLを入力する等のユーザ112のコマンドに応答して、クライアントマシン107は、インターネットを介してコンテンツサーバ101に送信されるウェブページリクエスト111を発行する。リクエスト111に応答して、コンテンツサーバ101は、HTMLコード102をクライアントマシン107に送信する。ブラウザ110は、受信したHTMLコード102を翻訳して、リクエストされたウェブページをクライアントマシン107上に表示する。
System Architecture Referring now to FIG. 1, an embodiment of a system 100 for collecting website traffic data for implementing the present invention is shown. A user 112 interacts with a client machine 107 that executes a software application such as a browser 110 for accessing and displaying web pages. In response to a user 112 command such as clicking on a link or entering a URL, the client machine 107 issues a web page request 111 that is transmitted to the content server 101 via the Internet. In response to the request 111, the content server 101 transmits the HTML code 102 to the client machine 107. The browser 110 translates the received HTML code 102 and displays the requested web page on the client machine 107.

クライアントマシン107はまた、普通には第3者のウェブサイトトラフィック統計サービスにより操作される別のサーバである追跡サーバ106に、ウェブページ訪問追跡情報105を送信する。追跡情報105は普通、ユーザ識別子と、訪問したページおよび訪問日時とを記述する情報を含んでいるのが典型である。追跡情報105は、周知の技法により、クライアント107から追跡サーバ106に送信できる。例えば、周知の一技法は、リソースにポインタを埋め込むことであり、HTMLコード102内の「ウェブバグ」として知られる。リソースは普通、透明な1ピクセル画像等のユーザには不可視なものである。ポインタは、マシン107に命令して追跡サーバ106からのリソースを要求する。追跡サーバ106は、ログ108にリクエストを記録するとともに、リクエストに関連する追加情報(日時、および場合によってはリソースリクエスト内の符号化されてもよい幾つかの識別情報等)を記録する。このようにして、追跡サーバ106は、ウェブページへの「ヒット」の発生を記録する。追跡サーバ106はまた、リソースリクエストが満たされるように、クライアントマシン107に1ピクセル画像109のリクエストも送信する。 Client machine 107 also sends web page visit tracking information 105 to tracking server 106, which is usually another server operated by a third party website traffic statistics service. The tracking information 105 typically includes information that describes the user identifier, the page visited and the date and time of the visit. The tracking information 105 can be transmitted from the client 107 to the tracking server 106 by known techniques. For example, one well-known technique is to embed a pointer in a resource, known as a “web bug” in HTML code 102. Resources are usually invisible to the user, such as transparent 1-pixel images. The pointer instructs the machine 107 to request resources from the tracking server 106. The tracking server 106 records the request in the log 108 and records additional information related to the request (such as date and time and possibly some identifying information that may be encoded in the resource request). In this way, the tracking server 106 records the occurrence of “hits” on the web page. The tracking server 106 also sends a request for a one-pixel image 109 to the client machine 107 so that the resource request is satisfied.

サイトパス解析モジュール113は、格納された追跡データをログ108から読み出し、データをフィルタにかけ、ウェブ管理者115にレポート114を出力する。レポート114は、ハードコピー、またはディスプレイスクリーン(不図示)を介して、または他の何らかの手段で提供してもよい。管理者115は、以下に詳細に説明するように、特定形式のレポートを要求でき、フィルタ処理、解析、およびユーザーインターフェース116を介する出力操作を構成できる。レポート114は、例えば、ウェブサイトを通じて各種のサイトパスをたどる相対的な頻度を記述する概要および統計解析を含む。かかるレポートの実施例を以下に説明する。 The site path analysis module 113 reads the stored tracking data from the log 108, filters the data, and outputs a report 114 to the web administrator 115. The report 114 may be provided via hard copy, a display screen (not shown), or by some other means. Administrator 115 can request specific types of reports and configure filtering, parsing, and output operations through user interface 116, as described in detail below. The report 114 includes, for example, a summary and statistical analysis that describes the relative frequency of following various site paths through the website. An example of such a report is described below.

モジュール113およびユーザーインターフェース116は、サーバ106、またはログ108にアクセスできる別のコンピュータ上で実行するソフトウェアで実施してもよい。一実施の形態では、本発明は、主としてモジュール113およびユーザーインターフェース116内に実装する。 Module 113 and user interface 116 may be implemented in software running on server 106 or another computer that has access to log 108. In one embodiment, the present invention is implemented primarily in module 113 and user interface 116.

サイト訪問パス
次に図2を参照すると、オンラインショップ業者から商品を購入する間にユーザが訪問するウェブページ、つまりノード201のシーケンス例を示している。かかる取引は典型的であるが、ユーザがウェブサイトに入ると(例えば、ウェブサイトのURLを入力するか、お気に入りメニューから選択するか、またはリンクをクリックすることによる)、検索ページ201Aが提示される。適切な質問項目に入力して検索を実行すると、普通は商品の写真および何らかの説明情報を含む商品説明ページ201Bがユーザに提示される。ユーザは、「カートに入れる」リンクをクリックし、チェックアウトページ201Cに移ると、カートに入った現在の商品を見ることができる。ユーザは別のリンクをクリックして、支払と配送情報を入力するための支払/配送情報ページ201Dに至る。かかる情報を入力した後、ユーザは注文を見直し、最終確認する機会を与える確認ページ201Eが提示される。そして、ユーザはウェブサイトを出る。
Site Visit Path Referring now to FIG. 2, there is shown a sequence example of a web page, i.e., a node 201, visited by a user while purchasing a product from an online shop. While such transactions are typical, when a user enters a website (eg, by entering the URL of the website, selecting from a favorites menu, or clicking on a link), a search page 201A is presented. The When an appropriate question item is entered and a search is performed, a product description page 201B that usually includes a picture of the product and some description information is presented to the user. When the user clicks the “Add to Cart” link and moves to the checkout page 201C, the user can view the current item in the cart. The user clicks another link to reach a payment / delivery information page 201D for entering payment and delivery information. After entering such information, the user is presented with a confirmation page 201E that gives the opportunity to review and final confirm the order. The user then leaves the website.

図2で示したようなシーケンスを通じてのユーザナビゲーションの解析は、ウェブサイト管理者にとって大きな価値がある。例えば、最終確認ページ201Eの前で、いつもユーザがシーケンスから出てしまう場合は、直前のページのデザインに問題があるか、ウェブサイトに何らかの欠陥が他にあることを示している。ユーザが商品説明201Bを見てから出る場合は、価格が高すぎることを示しているかもしれない。当該技術に精通するものには言うまでもないが、多くの他の種類の有用な情報が、図2のようなサイトパスシーケンスの解析から得られる。ウェブサイトのページ間のシーケンス的な関係を、ウェブサイト管理者が理解するのに役立つことに加えて、ノードのシーケンス解析は、ノードのシーケンスが処理の一部として発生するいかなる状況でも有用である。実施例には、ウェブサイト上で閲覧されるコンテンツグループ、ショッピングカートに追加する商品の注文等のシーケンスが含まれる。 The analysis of user navigation through the sequence as shown in FIG. 2 has great value for the website administrator. For example, if the user always leaves the sequence before the final confirmation page 201E, this indicates that there is a problem with the design of the previous page or that there is some other defect in the website. If the user comes out after viewing the item description 201B, it may indicate that the price is too high. Of course, many other types of useful information can be obtained from site path sequence analysis as in FIG. In addition to helping website administrators understand the sequential relationships between pages on a website, node sequencing is useful in any situation where a sequence of nodes occurs as part of the process. . Examples include sequences of content groups viewed on a website, orders for products to be added to a shopping cart, and the like.

シーケンスデータはノードに編成され、ここで各ノードに検査項目が生じる。説明のために、以下の検討は主として、ノードの例としてのウェブページに焦点を当てる。しかしながら、当該技術に精通するものには言うまでもないが、本発明はシーケンスに編成される他の種類のノードの解析に適用でき、所与のシーケンスは異なる種類のノードさえも含むことができる。 The sequence data is organized into nodes, where inspection items occur at each node. For purposes of explanation, the following discussion will primarily focus on web pages as examples of nodes. However, it goes without saying that one skilled in the art can apply the present invention to the analysis of other types of nodes organized into sequences, and a given sequence can include even different types of nodes.

図2に示すようなサイトパスシーケンス収集の技法は、従来技術において周知である。特定のユーザは、クッキー、ウェブバグ、および/またはセッション変数等の従来技法を用いて、ページからページへと移動すると考えられる。かかるユーザ追跡のメカニズムは、従来技術で周知であり、本明細書で詳細に説明する必要はないであろう。ユーザのウェブページ訪問記録は、訪問が生じた時間に基づくシーケンスに格納される。 The technique of site path sequence collection as shown in FIG. 2 is well known in the prior art. Certain users may move from page to page using conventional techniques such as cookies, web bugs, and / or session variables. Such user tracking mechanisms are well known in the prior art and need not be described in detail herein. The user's web page visit record is stored in a sequence based on the time the visit occurred.

各訪問記録は2種類の情報を含むのが普通である。すなわち、訪問ページの識別子と、シーケンスデータをフィルタ処理し、解析するための更なる基準を提供するメタデータとである。格納されるメタデータの種類は、特定のアプリケーションによって変更できる。例えば、メタデータは、シーケンスを開始する第1ページのリファラーを示すURLを含んでもよい。代替として、かかる情報は、サイト内のページに対するURLというより、その特定の記録がリファラーURLを含むことを示すメタデータとともに、別の記録の識別子フィールドに格納されることもある。他の状況では、異なる種類の情報を格納できる。 Each visit record typically contains two types of information. That is, the identifier of the visited page and the metadata that provides further criteria for filtering and analyzing the sequence data. The type of metadata stored can be changed by a specific application. For example, the metadata may include a URL indicating the first page referrer that starts the sequence. Alternatively, such information may be stored in an identifier field of another record, along with metadata indicating that the particular record includes a referrer URL rather than a URL to a page within the site. In other situations, different types of information can be stored.

一実施の形態では、シーケンスデータは「セッション」と表されるノードグループに編成される。各セッションには、任意の数のノードを含むことができる。ノードをセッションに分類するための特定の基準は変更可能である。編成する方法の1つは、ノード間の指定時間未満に発生する単一ソースによる全てのウェブページ訪問全体を単一セッションにグループ化することである。従って、例えば、ウェブサイトを通じてパスシーケンスを解析する際に、各セッションは、ページリクエストの間が30分を超えない間に単一ユーザが訪問するすべてのページによって表すことができる。別のユーザが同時にそのウェブサイトにアクセスしていることもあるので、シーケンスデータの幾つかのセッション(活動中のユーザあたり1つ)が同時に形成されることも多い。 In one embodiment, the sequence data is organized into node groups denoted as “sessions”. Each session can include any number of nodes. The specific criteria for classifying nodes into sessions can be changed. One way to organize is to group all web page visits from a single source that occur in less than a specified time between nodes into a single session. Thus, for example, when analyzing a path sequence through a website, each session can be represented by all pages visited by a single user while not exceeding 30 minutes between page requests. Since another user may be accessing the website at the same time, several sessions of sequence data (one per active user) are often formed simultaneously.

本発明は、無関係なウェブページをサイトパスシーケンス解析動作中に無視できるメカニズムを提供することにより、既存技法を改良するものである。従って、図2に示すように、セッションの途中でノード201Aから201Eを通過するユーザではあるがセッション中に幾つか無関係なページを訪問したユーザは、無関係なページを訪問せずにノード201Aから201Eを通過するユーザと、同じ方法の統計解析でカウントされることになる。 The present invention improves upon existing techniques by providing a mechanism that allows irrelevant web pages to be ignored during site path sequence analysis operations. Therefore, as shown in FIG. 2, a user who has passed through nodes 201A to 201E in the middle of a session but has visited some unrelated pages during the session, does not visit the unrelated pages and visits nodes 201A to 201E. Will be counted by statistical analysis in the same way as users who pass through.

ユーザが訪問する無関係なページの一例を図3に示す。201Aから201Eまで同じ5つのノードを示す。しかしながら、ノード201Bと201Cとの間で、ユーザはページ201B1を訪問して商品に何らかの再検討を加え、ページ201B2を訪問して競合他社のウェブページで価格を比較する。更に、ノード201Cと201Dとの間で、ユーザはヘルプページ201C1を訪問して、配送オプションについて何らかの情報を探し、ページ201C1のリンクをクリックして、配送オプションページ201C2を見る。ウェブサイト内部、およびその外部いずれにも、その他多くの種類の無関係なページがありうる。 An example of an irrelevant page visited by the user is shown in FIG. The same five nodes from 201A to 201E are shown. However, between nodes 201B and 201C, the user visits page 201B1 to review some of the merchandise and visits page 201B2 to compare prices on competitors' web pages. Further, between the nodes 201C and 201D, the user visits the help page 201C1, looks for some information about the delivery option, and clicks the link on the page 201C1 to view the delivery option page 201C2. There can be many other types of extraneous pages, both inside and outside the website.

サイトパスパターンマスク
一実施の形態では、本発明により、ウェブサイト管理者がページシーケンスを指示することにより、関心のある特定パスを指定することが可能である。従って、管理者が、どれだけの数のユーザが図2に示すパスをたどるか、という統計を得ようと望んでいる場合は、特定ページ201A、201B、201C、201Dおよび201Eを関心のあるシーケンスとして定義できる。関心のあるシーケンスは、本明細書ではターゲットパスと称する。モジュール113は、ログ108からの情報を抽出して、何人のユーザがターゲットパスをたどったかを決定し、管理者にレポート114を提供する。これは、格納したデータにフィルタを適用してターゲットパスとマッチする実際のユーザの訪問パスを含むレポートを生成することによって達成される。管理者は、任意の関心のある所望パスを指示できる。例えば、管理者がターゲットパスをページ201B、201Cおよび201Dとして指示した場合、レポート114は、そのパスが、ページ201Aの後に続き、ページ201Eに続くこととは無関係に、そのパスをたどったすべてのユーザに対する情報を含むことになる。しかしながら、所望であれば、管理者は、ターゲットパスがシーケンス内のある特定のポイントに現れなければならないということを指定できる(例えば、シーケンスの開始時)。しかし、このような指定がない場合、モジュール114は、シーケンスが、開始時、終了時、またはセッション中のあるポイントで発生するかどうかにかかわらず、ターゲットパスに指定されるノード値の特定シーケンスを有するすべてのセッションを含む。
Site Path Pattern Mask In one embodiment, the present invention allows a website administrator to specify a particular path of interest by indicating a page sequence. Therefore, if the administrator wants to obtain statistics on how many users follow the path shown in FIG. 2, the specific page 201A, 201B, 201C, 201D and 201E is the sequence of interest. Can be defined as The sequence of interest is referred to herein as the target path. Module 113 extracts information from log 108 to determine how many users have followed the target path and provides report 114 to the administrator. This is accomplished by applying a filter to the stored data to generate a report that includes the actual user visit path that matches the target path. The administrator can indicate any desired path of interest. For example, if the administrator indicates the target path as pages 201B, 201C, and 201D, the report 114 will show all paths that followed that path, regardless of whether the path follows page 201A and continues to page 201E. It will contain information for the user. However, if desired, the administrator can specify that the target path must appear at a particular point in the sequence (eg, at the start of the sequence). However, in the absence of such a designation, the module 114 can specify a specific sequence of node values specified in the target path regardless of whether the sequence occurs at the beginning, end, or at some point in the session. Includes all sessions you have.

本発明の一実施の形態では、管理者は、ターゲットパスの指定に際してパターンマスク(「正規表現」としても周知のもの)を用いることができる。パターンマスクは、特定のノード、値、値の範囲、および/または「ワイルドカード」を含むことができる方法で、目標とするノードシーケンスを表す方法である。例えば、ターゲットパスの任意の特定ノード位置で、パターンマスクは以下の何れかを示すことができる: In one embodiment of the present invention, an administrator can use a pattern mask (also known as “regular expression”) when specifying a target path. A pattern mask is a way to represent a target node sequence in a way that can include specific nodes, values, value ranges, and / or “wildcards”. For example, at any particular node location in the target path, the pattern mask can indicate one of the following:

− マッチすべき特定ノード(ページ)(例えば、「page1.htm」)。 -The specific node (page) to be matched (eg "page1.htm").

− ノード(ページ)のリストまたは範囲、その何れかのマッチが考慮される(例えば、「[page1.htm、page2.htm、page3.htm]」または「page[1-3].htm」); A list or range of nodes (pages), any of which matches are considered (eg “[page1.htm, page2.htm, page3.htm]” or “page [1-3] .htm”);

− ワイルドカード(例えば、任意の単一ノードを示す「?」、または0個以上のノードを示す「*」);ワイルドカードは任意のページとマッチする; A wildcard (eg, “?” Indicating any single node, or “*” indicating zero or more nodes); a wildcard matches any page;

例えば、管理者は、ターゲットパスを次のように指定できる:
201B ? ? 201C ? ? 201D
For example, an administrator can specify a target path as follows:
201B?? 201C?? 201D

次いで、モジュール113は、ユーザが201Bを訪問し、次に任意の2ページ、次にページ201C、次に任意の2ページ、そして、ページ201Dを訪問した場合のいずれの訪問パスもレポートに含める。更に、ページはURL、ページ名称、または任意の他の手段で指定してもよい。本明細書で用いる参照番号は説明のためだけにすぎない。 Module 113 then includes in the report any visit paths where the user visits 201B and then visits any two pages, then page 201C, then any two pages, and then page 201D. Further, the page may be specified by URL, page name, or any other means. The reference numbers used herein are for illustrative purposes only.

別の実施例では、管理者は、セッションの開始または終了に関するシーケンスに対する絶対位置を指定できる。例えば、管理者は、ターゲットパスを次のように指定できる:
START OF SESSION ? 201B
In another example, the administrator can specify an absolute position for a sequence regarding the start or end of a session. For example, an administrator can specify a target path as follows:
START OF SESSION? 201B

次いで、モジュール113は、ノード201Bがセッションを開始した後に遭遇する第2の項目であったという訪問パスを含める。 Module 113 then includes a visit path that was the second item encountered after node 201B started the session.

当該技術に精通するものには言うまでもないが、上記シンタックスは単なる例示にすぎず、ターゲットパスを指定するための他の技法が提供されてもよい。更に、ページをURL、ページ名称、または任意の他の手段で指定してもよい。本明細書で用いる参照番号は説明のためにだけにすぎない。 Of course, the above syntax is merely exemplary, and other techniques for specifying a target path may be provided. Further, the page may be specified by URL, page name, or any other means. The reference numbers used herein are for illustrative purposes only.

次いで、パターンマスクは、ターゲットパスを指定する際の大きなフレキシビリティを管理者に与えるのが一般的である。所望のターゲットパスが指定されると、モジュール113は、指定した訪問パスについてのレポートを提供する。より複雑なデータ解析も実行可能であり、訪問パスの統計解析に基づく将来の挙動のような予測を含む。例えば、以下のセッションから成るデータ集合(説明のために、ノードには文字AからFをあてる)が考えられる:
A -> B -> C -> D
B -> A -> E -> G
B -> C -> A -> F -> C
A -> F -> C
B -> C
The pattern mask then generally provides the administrator with great flexibility in specifying the target path. Once the desired target path is specified, module 113 provides a report for the specified visit path. More complex data analysis can also be performed, including predictions like future behavior based on statistical analysis of visit paths. For example, consider a data set consisting of the following sessions (nodes are given letters A through F for illustration):
A->B->C-> D
B->A->E-> G
B->C->A->F-> C
A->F-> C
B-> C

ターゲットパスB -> C -> ? を用いるセッションに対するフィルタ処理は、以下の結果をもたらす:
B -> C -> Dの発生1回
B -> C -> Aの発生1回
B -> C -> セッション終了の発生1回
Filtering for sessions with target path B->C->? Yields the following results:
1 occurrence of B->C-> D
1 occurrence of B->C-> A
B->C-> Once session end occurs

このデータ集合に基づくと、ノードBおよびCがセッションで発生する場合に、次のノードにAが発生する可能性は33%であると予測できる。セッションが終了する可能性も33%である。 Based on this data set, if nodes B and C occur in a session, it can be predicted that the probability of A occurring at the next node is 33%. The chance of session termination is 33%.

加えて、マスクA -> ? -> C とマッチするセッションに対するフィルタ処理は、次の結果をもたらす:
A -> B -> Cの発生1回
A -> F -> Cの発生2回
In addition, filtering for sessions that match the mask A->?-> C yields the following results:
1 occurrence of A->B-> C
2 occurrences of A->F-> C

これらの結果に基づくと、中間に1ノードを挟んでノードAからノードCへ移動する場合に横断するようなノードFは2回ある、と結論付けられる。 Based on these results, it can be concluded that there are two nodes F that traverse when moving from node A to node C with one node in between.

最後に、どのパターンが所与のノードまで導くかを理解することもできる。マスク ? -> ? -> C に対しては次の結果が得られる:
セッション開始 -> B -> Cの発生1回
A -> F -> Cの発生2回
Finally, it can be understood which pattern leads to a given node. For the mask?->?-> C you get:
Session start->B-> C once
2 occurrences of A->F-> C

これは、ユーザがノードCに至る最も普通の方法に関連する有益な情報をもたらす。 This provides useful information related to the most common way for a user to reach node C.

ここで、図9Aおよび図9Bを参照すると、ワイルドカードを含むターゲットパスを構成するためのユーザーインターフェースの実施例が示される。管理者がターゲットパスを構成できるように、ダイアログボックス900は、簡単に使用できるボタン、アイコンおよびツールを提供している。 Referring now to FIGS. 9A and 9B, an example user interface for constructing a target path that includes wildcards is shown. The dialog box 900 provides easy to use buttons, icons and tools so that the administrator can configure the target path.

ターゲットパス901は、902A、902B等の1つ以上のアイコン902により表される。パターンオブジェクトボタン904は、構成されるターゲットパス901に何種類かのアイコン902の何れかを追加する。実施例では、パターンオブジェクトボタン904は、以下を含む: The target path 901 is represented by one or more icons 902 such as 902A, 902B. The pattern object button 904 adds any of several types of icons 902 to the configured target path 901. In an embodiment, the pattern object button 904 includes:

− 入口サイト:管理者はユーザの最初のウェブサイト入口をターゲットパス901に含むことができる; -Entrance site: The administrator can include the user's first website entrance in the target path 901;

− 特定ページ:管理者はターゲットパス901に含めるべき1ページ以上の特定ページを指定できる; -Specific pages: The administrator can specify one or more specific pages to be included in the target path 901;

− 出口サイト:管理者はユーザのウェブサイトからの出口をターゲットパス901に含むことができる; -Exit site: The administrator can include an exit from the user's website in the target path 901;

− ワイルドカード:管理者はターゲットパス901にワイルドカードを含むことができる。 -Wildcard: The administrator can include a wildcard in the target path 901.

実施例では、4つの異なるワイルドカードを含めることができる:任意のウェブページまたはウェブサイトの入口/出口とマッチするワイルドカード、ウェブサイト入口以外のものとマッチするワイルドカード、特定ページ以外のものとマッチするワイルドカード、およびウェブサイト出口以外のものとマッチするワイルドカードである。 In an embodiment, four different wildcards can be included: a wildcard that matches any web page or website entry / exit, a wildcard that matches something other than the website entrance, and a non-specific page. Wildcards that match and wildcards that match anything other than a website exit.

図9Aでは、ターゲットパス901は、ユーザの最初のウェブサイト入口を表すアイコン902Aを含む。追加ボタン903により、管理者はターゲットパス901に別のアイコンを追加できる。一実施の形態では、管理者は追加ボタン903をクリックし、次にパターンオブジェクトボタン904をクリックして、ターゲットパス901に特定項目を追加する。別の実施の形態では、管理者は、所望のパターンオブジェクトボタン904をドラッグして、ボタン903を追加する。選択したパターンオブジェクトボタン904が1ページ以上の特定ウェブページを指定することを要求する場合は、管理者は、例えば、ウェブページのリストから選択できるダイアログボックス(図示せず)、またはユーザがウェブページ識別子等を入力できるダイアログボックスを介して、ウェブページを指定する機会が与えられる。 In FIG. 9A, the target path 901 includes an icon 902A representing the user's first website entrance. An add button 903 allows the administrator to add another icon to the target path 901. In one embodiment, the administrator clicks the add button 903 and then clicks the pattern object button 904 to add a specific item to the target path 901. In another embodiment, the administrator adds the button 903 by dragging the desired pattern object button 904. If the selected pattern object button 904 requires that one or more specific web pages be specified, the administrator can select, for example, a dialog box (not shown) from a list of web pages, or a user can access a web page An opportunity to specify a web page is given via a dialog box where an identifier or the like can be entered.

一実施の形態では、管理者は、パターンオブジェクトボタン904をターゲットパス901の既存アイコン902上にドラッグすることにより、ターゲットパス901内の任意のポイントにアイコン902を追加できる。一実施の形態では、これは結果として、ターゲットパス901の特定ポイントに新規アイコン902を挿入する。別の実施の形態では、結果として、特定ポイントで既存のアイコン902を置換する。更に別の実施の形態では、管理者は、挿入か置換のいずれを所望するかを指定できる。ユーザはまた、ある場所から別の場所にアイコンをドラッグすることによって、ターゲットパス901内のアイコン902を整理し直すこともできる。 In one embodiment, the administrator can add an icon 902 at any point in the target path 901 by dragging the pattern object button 904 onto an existing icon 902 in the target path 901. In one embodiment, this results in a new icon 902 being inserted at a specific point in the target path 901. In another embodiment, the result is to replace the existing icon 902 with a specific point. In yet another embodiment, the administrator can specify whether insertion or replacement is desired. The user can also reorder the icons 902 in the target path 901 by dragging the icons from one location to another.

項目削除ボタン905は、選択したアイコンを削除する。一実施の形態では、管理者は、アイコン902をターゲットパス901からボタン905にドラッグしてアイコンを削除する。別の実施の形態では、管理者は、アイコン902をクリックして選択し、次いでボタン905をクリックしてアイコン902を削除する。 The item deletion button 905 deletes the selected icon. In one embodiment, the administrator deletes the icon by dragging the icon 902 from the target path 901 to the button 905. In another embodiment, the administrator clicks on icon 902 to select it, and then clicks button 905 to delete icon 902.

取消ボタン906は、ターゲットパス作成処理を取り消し、ダイアログボックス900を閉じる。キャンバス消去ボタン907は、ターゲットパス901からすべてのアイコン902を削除する。レポート実行908は、記録を読み出し、フィルタ処理を開始して、指定したターゲットパス901を用いてレポートを生成する。一実施の形態では、ボタン906、907および908の何れか、またはすべては、実際に動作を実行する前に確認ダイアログボックス(図示せず)を提示する。 A cancel button 906 cancels the target path creation process and closes the dialog box 900. The delete canvas button 907 deletes all icons 902 from the target path 901. The report execution 908 reads the record, starts the filtering process, and generates a report using the specified target path 901. In one embodiment, any or all of buttons 906, 907, and 908 present a confirmation dialog box (not shown) before actually performing the action.

図9Bは、幾つかのアイコン902が追加された後のターゲットパス901を示す。図9Bに示すターゲットパス901は、以下の通りである:
USER ENTERS SITE HOMEPAGE ? USER EXITS SITE
FIG. 9B shows the target path 901 after several icons 902 have been added. The target path 901 shown in FIG. 9B is as follows:
USER ENTERS SITE HOMEPAGE? USER EXITS SITE

従って、図9Bのターゲットパス901は、ユーザがホームページを経由してサイトに入り、次に何れかの単一のページを訪問し、そして、サイトを出るという訪問パスの何れかとマッチする。 Thus, the target path 901 of FIG. 9B matches any of the visit paths where the user enters the site via the home page, then visits any single page, and then exits the site.

当該技術に精通する者には言うまでもないが、図9Aおよび図9Bに示すユーザーインターフェースは単なる例示にすぎず、ユーザーインターフェースの他のレイアウト、アイコン、方法論、または動作モードは、本発明の基本的特長から逸脱することなく提供できる。一実施の形態では、図9Aおよび図9Bのユーザーインターフェースは、図10と併せて以下に説明するものと類似の検索機能を含むことができる。 It goes without saying to those skilled in the art that the user interface shown in FIGS. 9A and 9B is merely exemplary, and other layouts, icons, methodologies, or modes of operation of the user interface are fundamental features of the present invention. Can be provided without departing from. In one embodiment, the user interface of FIGS. 9A and 9B may include a search function similar to that described below in conjunction with FIG.

チェックポイントノード
別の実施の形態では、ある特定のノード、つまりページ201は、ウェブサイト訪問パスを解析する際に重要であることを意味する「チェックポイント」として指定される。管理者は、チェックポイントを勘案してターゲットパスを指定する。特定の訪問シーケンスがターゲットパスとマッチするかどうかを判定する場合、モジュール113は、非チェックポイントノードへのすべての訪問を無視する。更に、結果を集約して管理者に統計レポートを提示する場合、モジュール113は、シーケンス内の何らかの他の(非チェックポイント)ノードの有無にかかわらず、チェックポイントノードの特定シーケンスのすべてのインスタンスが同等になるよう配慮する。
Checkpoint node In another embodiment, a particular node, i.e., page 201, is designated as a "checkpoint" meaning it is important in analyzing the website visit path. The administrator designates the target path in consideration of the checkpoint. When determining whether a particular visit sequence matches the target path, module 113 ignores all visits to non-checkpoint nodes. Furthermore, when aggregating the results and presenting a statistical report to the administrator, module 113 may ensure that all instances of a particular sequence of checkpoint nodes are present regardless of the presence or absence of any other (non-checkpoint) nodes in the sequence. Consider to be equivalent.

次に図10を参照すると、チェックポイントを用いるターゲットパスを構成するためのユーザーインターフェースの実施例が示されている。ダイアログボックス1000は、管理者がターゲットパスを構成できるよう簡単に使用できるボタン、アイコン、およびツールを提供する。 Referring now to FIG. 10, an example user interface for configuring a target path using checkpoints is shown. Dialog box 1000 provides buttons, icons, and tools that can be easily used by an administrator to configure a target path.

ターゲットパス1007は、チェックポイントを表す一連のアイコン1006により表される。一実施の形態では、ダイアログボックス1000は、管理者がすべての利用可能なページから所望のページを検索できる検索機能を含む。管理者は、検索フィールド1001に1つ以上のキーワードを入力し、検索ボタン1002をクリックし、次いで、リストアップされた結果1004からページを選択する。消去ボタン1003は検索フィールド1001を消去する。 The target path 1007 is represented by a series of icons 1006 representing checkpoints. In one embodiment, the dialog box 1000 includes a search function that allows an administrator to search for a desired page from all available pages. The administrator enters one or more keywords in the search field 1001, clicks the search button 1002, and then selects a page from the listed results 1004. A delete button 1003 deletes the search field 1001.

検索結果1004がリストアップされると、管理者はページをリストアップ結果1004からターゲットパス1007の上にドラッグできる。ドラッグされたページはチェックポイントとして指定され、管理者が指示したようにターゲットパス1007内に配置される。ターゲットパス1007にドラッグされた各ページに対して、新規アイコン1006が作成され、表示される。管理者はまた、ターゲットパス1007内のアイコン1006をドラッグして、チェックポイントを所望のように整理し直すことができる。項目削除ボタン905は、図9Aおよび図9Bに対する上記説明と類似の方法で動作する。 When the search result 1004 is listed, the administrator can drag the page from the list result 1004 onto the target path 1007. The dragged page is designated as a checkpoint and is placed in the target path 1007 as instructed by the administrator. A new icon 1006 is created and displayed for each page dragged to the target path 1007. The administrator can also drag icons 1006 in the target path 1007 to reorganize checkpoints as desired. The item deletion button 905 operates in a manner similar to that described above for FIGS. 9A and 9B.

チェックボックス1005は、ターゲットパス1007が、ウェブサイトへ入ると同時に開始される訪問パスだけにマッチすべきかどうかを指示する。 A check box 1005 indicates whether the target path 1007 should only match a visit path that starts upon entering the website.

取消ボタン906は、ターゲットパス作成処理を取り消し、ダイアログボックス1000を閉じる。キャンバス消去ボタン907は、ターゲットパス1007からすべてのアイコン1006を削除する。レポート実行908は、記録を読み出し、フィルタをかける処理を開始して、指定したターゲットパス1007を用いてレポートを生成する。一実施の形態では、ボタン906、907および908の何れか、またはすべては、実際に動作を実行する前に、確認ダイアログボックス(図示せず)を提示する。 A cancel button 906 cancels the target path creation process and closes the dialog box 1000. The delete canvas button 907 deletes all icons 1006 from the target path 1007. The report execution 908 reads a record, starts a filtering process, and generates a report using the specified target path 1007. In one embodiment, any or all of buttons 906, 907, and 908 present a confirmation dialog box (not shown) before actually performing the operation.

図10の実施例では、ターゲットパス1007は、アイコン1006で表される4個のチェックポイントを含んでいる。従って、ターゲットパス1007は、ユーザが、セッション中の任意のポイントで他のページも訪問したかどうかには関係なく、ホームページ、商品をカートに入れるページ、購入プロセス−配送情報ページ、および購入プロセス−注文確認ページを(順に)訪問する何れのウェブ訪問パスにもマッチする。ユーザはリスト上のチェックポイントを訪問する前後に、他のページを訪問でき、および/またはリスト上のチェックポイントの間でページを訪問でき、それでも、ユーザの訪問パスはマッチしていると見なされる。 In the example of FIG. 10, the target path 1007 includes four checkpoints represented by icons 1006. Thus, the target path 1007 can be used regardless of whether the user has visited other pages at any point during the session, the home page, the page to add the product to the cart, the purchase process—the delivery information page, and the purchase process— Match any web visit path that visits the order confirmation page (in order). The user can visit other pages before and after visiting checkpoints on the list, and / or can visit pages between checkpoints on the list, and the user's visit path is still considered a match .

当該技術に精通する者には言うまでもないが、図10に示すユーザーインターフェースは単なる例示にすぎず、ユーザーインターフェースの他のレイアウト、アイコン、方法論、または動作モードは、本発明の基本的特長から逸脱することなく提供できる。 It goes without saying to those skilled in the art that the user interface shown in FIG. 10 is merely exemplary, and other layouts, icons, methodologies, or modes of operation of the user interface depart from the basic features of the present invention. Can be provided without.

一実施の形態では、システムは、特定の特長、場所、名称、人気度等の要因に基づいて、自動的に、ある特定のノードをチェックポイントとして指定する。例えば、ホームページ、および/または5つの最も人気のあるページを自動的にチェックポイントとして指定できる。一実施の形態では、これらの自動的な、または既定のチェックポイントを用いて、最初のターゲットパスを構成でき、次いで、図示するものと類似のインターフェースを用いて管理者が修正できる。 In one embodiment, the system automatically designates a particular node as a checkpoint based on factors such as a particular feature, location, name, popularity, etc. For example, the home page and / or the five most popular pages can be automatically designated as checkpoints. In one embodiment, these automatic or default checkpoints can be used to construct the initial target path, which can then be modified by an administrator using an interface similar to that shown.

レポートの実施例
次に図4を参照すると、本発明のシステムにより生成できるレポートの実施例が示されている。レポートは、ノード間の接続線401とともに各種のノードAからノードEまでを示すウェブページ訪問グラフ400である。各接続線401は、何人のユーザが線401で接続された2つのノード間のパスを巡ったかを、線の太さによって示す。従って、例えば、ノードBとCとを接続する相対的に太い線401Fは、ノードBからノードCまでのパスが相対的に頻繁に巡回されていることを示す。対照的に、ノードCとAとを接続する相対的に細い線401Bは、そのパスの巡回が相対的に少ないことを示す。このように、この種のウェブページ訪問グラフ400は、ウェブサイトを通るトラフィックの全体の様子をウェブ管理者に明瞭に示す。
Report Example Referring now to FIG. 4, an example of a report that can be generated by the system of the present invention is shown. The report is a web page visit graph 400 showing various nodes A to E together with connection lines 401 between the nodes. Each connection line 401 indicates, by the thickness of the line, how many users have visited the path between the two nodes connected by the line 401. Therefore, for example, the relatively thick line 401F connecting the nodes B and C indicates that the path from the node B to the node C is relatively frequently circulated. In contrast, a relatively thin line 401B connecting nodes C and A indicates that there are relatively few cycles in the path. Thus, this type of web page visit graph 400 clearly shows to the web administrator the overall state of traffic through the website.

図4に示す特定のグラフ400は、上記サンプルデータ集合と対応する:
A -> B -> C -> D
B -> A -> E -> G
B -> C -> A -> F -> C
A -> F -> C
B -> C
The specific graph 400 shown in FIG. 4 corresponds to the sample data set:
A->B->C-> D
B->A->E-> G
B->C->A->F-> C
A->F-> C
B-> C

ノードBから開始される3ノードか、またはそれより少ないパターンに対するフィルタ処理は、以下の結果をもたらす:
B -> C -> Dの発生1回
B -> A -> Eの発生1回
B -> C -> Aの発生1回
B -> C ->セッション終了の発生1回
Filtering on a pattern with 3 or fewer nodes starting from node B yields the following results:
1 occurrence of B->C-> D
1 occurrence of B->A-> E
1 occurrence of B->C-> A
B->C-> Once session end occurs

このように、図4に示すように、最初のノードBから、1つはノードAに、もう1つはノードCに対する2本の接続401E、401Fがある。BからCのパスは、AからCへのパスの3倍の頻度で巡回されているので、ノードBとCとの間の接続は、BとAとの間の接続の3倍の太さである。接続は更に、ノードAからノードE(401D)、ノードCからノードD(401A)、ノードCからノードA(401B)、そして、ノードCからセッション終了(401C)へと分岐する。これらの接続は、同じ頻度で発生するので太さが等しい。 Thus, as shown in FIG. 4, there are two connections 401E, 401F from the first node B, one to node A and one to node C. Since the path from B to C is circulated three times as often as the path from A to C, the connection between nodes B and C is three times as thick as the connection between B and A. It is. The connection further branches from node A to node E (401D), node C to node D (401A), node C to node A (401B), and node C to session termination (401C). Since these connections occur at the same frequency, they are equal in thickness.

一実施の形態では、接続および/またはノードは、それ自体に色を付けて、シーケンスにおける所与のノードと次のノードとの間の関係の強さ(すなわち、巡回頻度が多い)の表現を付け加えている。例えば、巡回頻度がより高い場合を緑とすると、ノードBおよび/または接続線401Fは、緑に色付けされて巡回頻度が高いことを示す。 In one embodiment, a connection and / or node colors itself to represent a representation of the strength of the relationship between a given node and the next node in the sequence (ie, frequent cycling). I have added. For example, if the case where the circulation frequency is higher is green, the node B and / or the connection line 401F are colored green to indicate that the circulation frequency is high.

ここで図5を参照すると、線の太さとともに色の変化を用いて、巡回の相対的頻度を示すグラフ500の別の実施例が示されている。接続線401は、ノード201を接続し、線401の色と太さは、それぞれのパスが巡回される相対的頻度を示す。All othersアイコン501は、訪問されるのがかなり稀なので表示されないすべてのその他のノードを表す。 Referring now to FIG. 5, another example of a graph 500 is shown that shows the relative frequency of patrols using color changes with line thickness. The connection line 401 connects the nodes 201, and the color and thickness of the line 401 indicate the relative frequency with which each path is circulated. The All others icon 501 represents all other nodes that are not displayed because they are rarely visited.

グラフ500はまた、それぞれのパスが巡回される回数、および、ノードを訪問する人のうち、そのノードから各特定パス毎に進んだユーザのパーセンテージを示す。例えば、グラフ500が示すのは、ノード201により表されるホームページを訪問したユーザのうち: The graph 500 also shows the number of times each path is circulated and the percentage of users who visit the node for each particular path from that node. For example, the graph 500 shows among users who have visited the home page represented by the node 201:

− 22,706ユーザ(ホームページを訪問した全ユーザの24.64%)がパス401Uを進み、サイトを出たことを示す; -Indicate that 22,706 users (24.64% of all users who visited the homepage) have followed path 401U and exited the site;

− 11,485ユーザ(ホームページを訪問した全ユーザの12.46%)がパス401Vを進み、ノード201Hを訪問したことを示す; -11,485 users (12.46% of all users who visited the home page) have gone through path 401V and indicate that they visited node 201H;

− 9,237ユーザ(ホームページを訪問した全ユーザの10.02%)がパス401Vを進み、ノード201Jを訪問したことを示す; -Indicate that 9,237 users (10.02% of all users who visited the home page) have gone through path 401V and have visited node 201J;

等。 etc.

ここで図6を参照すると、線の太さとともに色の変化を用いて、巡回の相対的頻度を示すグラフ600の別の実施例が示されている。繰り返しになるが、接続線401は、ノード201を接続し、線401の色と太さは、それぞれのパスが巡回される相対的頻度を示している。 Referring now to FIG. 6, another example of a graph 600 is shown that shows the relative frequency of the trips using the change in color along with the thickness of the line. Again, the connection line 401 connects the nodes 201, and the color and thickness of the line 401 indicate the relative frequency with which each path is circulated.

管理者が提供するターゲットパスに基づいて、グラフ600は、どのウェブページが特定のウェブページ(ノード201Fにより表されるホームページ)に通じるかを示す。これは、ホームページの後、どのページが訪問されたかを示すグラフ500と対照的である。600のようなグラフは、ユーザが特定のページを訪問する場合に、どこから来たのかを示す有益な情報を提供する。例えば、管理者は、様々なウェブサイトおよびページに載せる広告の相対的価値を測定できる。グラフ600で示されるパターンは、「収束」と呼ばれる。 Based on the target path provided by the administrator, graph 600 shows which web page leads to a particular web page (the home page represented by node 201F). This is in contrast to the graph 500 that shows which pages have been visited after the home page. A graph such as 600 provides useful information indicating where the user came from when a user visits a particular page. For example, an administrator can measure the relative value of advertisements placed on various websites and pages. The pattern shown in the graph 600 is called “convergence”.

グラフ500と同様に、グラフ600も、それぞれのパスが巡回される回数、および、ノードを訪問する人のうち、そのノードから各特定パス毎に進んだユーザのパーセンテージを示す。 Similar to the graph 500, the graph 600 also shows the number of times each path is circulated and the percentage of users who have visited the node for each particular path out of the node visitors.

拡散および収束する接続パスの描画を含む、より複雑なグラフも生成できる。次に図7を参照すると、次のパターンマスクから得られるグラフ700の実施例が示されている:
B -> ? -> E
More complex graphs can be generated, including drawing of connection paths that diffuse and converge. Referring now to FIG. 7, an example of a graph 700 resulting from the following pattern mask is shown:
B->?-> E

接続線401Gおよび401Kは、ノードBから、ノードCおよびAにそれぞれ拡散する。線401Jおよび401Lは、ノードCおよびAからノードEへの収束を表す。図4のグラフと同様に、巡回の相対的頻度は、線の相対的太さにより示される。 Connection lines 401G and 401K diffuse from node B to nodes C and A, respectively. Lines 401J and 401L represent convergence from nodes C and A to node E. Similar to the graph of FIG. 4, the relative frequency of the tour is indicated by the relative thickness of the line.

次に図8を参照すると、次のパターンマスクから得られるグラフ800の実施例が示されている:
? -> E -> ?
Referring now to FIG. 8, an example of a graph 800 resulting from the following pattern mask is shown:
?->E->?

線401N、401P、および401Qはそれぞれ、ノードC、BおよびAからノードEへの収束を表している。線401Rおよび401Sは、ノードEから、ノードFおよびセッション終了へ拡散する。繰り返しになるが、巡回の相対的頻度は、線の相対的太さにより示される。 Lines 401N, 401P, and 401Q represent convergence from nodes C, B, and A to node E, respectively. Lines 401R and 401S spread from node E to node F and session termination. Again, the relative frequency of the tour is indicated by the relative thickness of the line.

一実施の形態では、グラフがディスプレイスクリーンに出力されると、管理者は更にノードをクリックして、選択した特定ノードの更なるレポートを開始することができる。例えば、ノードAをクリックすると、アナリストが、Aを基準ノードとして(とりわけ)「次のノードの流れ」レポート、または「前のノードの流れ」レポートを選択できるポップアップメニューが表示される。システムが他の種類のレポートを提供可能な場合、ノードAのクリックは、ノードAを基準とした他のレポートに入る開始点として用いることもできる。例えば、Aがデータ集合に現れる頻度を示すレポートを開始できる。   In one embodiment, once the graph is output to the display screen, the administrator can click on additional nodes to initiate further reports for the selected particular node. For example, clicking on node A displays a pop-up menu that allows the analyst to select (among other things) a “next node flow” report or a “previous node flow” report with A as the reference node. If the system can provide other types of reports, a click on node A can also be used as a starting point for entering other reports relative to node A. For example, a report can be started showing how often A appears in the data set.

他の実施の形態では、本発明のシステムは、訪問パス頻度の異なる表現を含む他の種類のレポートを生成する。図11を参照すると、パイチャート1101、要約1103、および詳細な説明1102で、パス巡回の相対的頻度を示すレポート1100の実施例が示されている。レポートパラメータ1104が示されているが、そのパラメータが指示するのは、任意のページで開始される巡回パス、および任意の長さを有する巡回パスをレポートが含むこと、あるポイントでホームページを含む、ということである。 In other embodiments, the system of the present invention generates other types of reports that include different representations of visit path frequencies. Referring to FIG. 11, a pie chart 1101, summary 1103, and detailed description 1102 show an example of a report 1100 showing the relative frequency of path visits. A report parameter 1104 is shown, which indicates that the report includes a cyclic path starting at any page, and a cyclic path with an arbitrary length, including a home page at some point, That's what it means.

図12を参照すると、図11と同様のレポート1200が示されている。しかしながら、レポート1102は、巡回パス全体についての統計を示すのではなく、ホームページの後に訪問する次のページに関連する統計を提供する。従って、パイチャート1101のパーセンテージ、要約1103、および詳細1102は、ホームページを訪問した後に、各ページを訪問したユーザのパーセンテージを示す。 Referring to FIG. 12, a report 1200 similar to FIG. 11 is shown. However, the report 1102 does not show statistics for the entire patrol path, but provides statistics related to the next page visited after the home page. Accordingly, the percentage of pie chart 1101, summary 1103, and details 1102 show the percentage of users who visited each page after visiting the home page.

次に図13を参照すると、図11と同様のレポート1300が示されている。ここでは、すべてのパスの結果を示すのではなく、レポートは、ターゲットパスとマッチする特定のパスに制限される。選択したターゲットパスに対するフィルタオプション1301の要約が示される。一実施の形態では、ターゲットパスは、ワイルドカードおよび/またはチェックポイントを用いる等により、上記の技法を用いて構成される。フィルタ編集リンク1302は、上記技法を用いて管理者がターゲットパスを修正できるスクリーンを提示する。図13のパイチャート1101、要約1103、および詳細1102は、ターゲットパスにより定義された集合内のウェブページ巡回パスについての統計を表す。 Referring now to FIG. 13, a report 1300 similar to FIG. 11 is shown. Here, instead of showing the results of all paths, the report is limited to specific paths that match the target path. A summary of filter options 1301 for the selected target path is shown. In one embodiment, the target path is constructed using the techniques described above, such as by using wildcards and / or checkpoints. Edit filter link 1302 presents a screen that allows the administrator to modify the target path using the techniques described above. The pie chart 1101, the summary 1103, and the details 1102 of FIG. 13 represent statistics about the web page patrol path in the set defined by the target path.

図14Aを参照すると、脱落レポート1400が示されている。レポート1400は、一実施の形態では、上記のようにチェックポイントを勘案して指定したターゲットパスに基づく。実施例では、4ページがチェックポイントとして指定されている。すなわち、ホームページ、商品をカートに入れるページ、購入プロセス−配送情報ページ、および購入プロセス−注文確認ページである。従って、レポート1400は、図10と関連する上記のターゲットパス1007と対応する。チェックポイント編集リンク1401は、ターゲットパス1007を編集するためにダイアログボックス1000等のスクリーンを管理者に提供する。 Referring to FIG. 14A, a dropout report 1400 is shown. In one embodiment, the report 1400 is based on a target path that is specified in consideration of checkpoints as described above. In the embodiment, page 4 is designated as a checkpoint. That is, a homepage, a page for putting a product in a cart, a purchase process-delivery information page, and a purchase process-order confirmation page. Accordingly, the report 1400 corresponds to the target path 1007 described above in connection with FIG. The checkpoint edit link 1401 provides the administrator with a screen such as a dialog box 1000 for editing the target path 1007.

レポート1400は、何人のユーザがターゲットパス1007内の次のチェックポイントまで進むかを、ユーザがその前に他の無関係なページを訪問したかどうかにはかかわらず示す。次に進まなかったユーザは、「行方不明(lost)」と記される。チェックポイント解析1402は、例えば、ホームページを訪問したユーザのうち、52%が商品をカートに入れるページに進み、48%が行方不明になったことを示す。商品をカートに入れるページを訪問したユーザのうち42%が購入プロセス−配送情報に進み、58%が行方不明となった。同様の情報がターゲットパス1007の残りのチェックポイントについて表示される。累積のパーセンテージが同様に各チェックポイントについて示される。つまり、ターゲットパス1007の開始時点でホームページを訪問したユーザの合計数に基づいて、そのチェックポイントに到達するユーザのパーセンテージが示される。各チェックポイントに到達したユーザの実数もパーセンテージの近傍に示される。レポートはまた、収束の合計(ターゲットパスのすべてのチェックポイントノードを訪問したユーザの数)と脱落者の合計(ホームページを訪問したがターゲットパスを終了しなかったユーザの数)に対する人数とパーセンテージについての統計も含む。 The report 1400 shows how many users will go to the next checkpoint in the target path 1007, regardless of whether the user has previously visited other unrelated pages. Users who do not proceed next are marked as “lost”. Checkpoint analysis 1402 indicates, for example, that 52% of users who have visited a home page have advanced to a page for placing a product in a cart, and 48% have gone missing. Of the users who visited the page to add items to the cart, 42% went to the purchase process-delivery information and 58% were missing. Similar information is displayed for the remaining checkpoints in the target path 1007. The cumulative percentage is shown for each checkpoint as well. That is, based on the total number of users who visited the home page at the start of the target path 1007, the percentage of users who reach that checkpoint is indicated. The real number of users who reached each checkpoint is also shown near the percentage. The report also shows the number and percentage of the total convergence (number of users who visited all checkpoint nodes in the target path) and total dropout (number of users who visited the home page but did not exit the target path). Includes statistics for

レポート1400の追加部分を形成する更に簡潔な形の収束パーセンテージ要約1403および脱落パーセンテージ要約1404に、同じ情報を要約する。 The same information is summarized in a more concise form of the convergence percentage summary 1403 and the dropout percentage summary 1404 that form an additional part of the report 1400.

図14Bを参照すると、脱落レポート1400の項目について状況依存メニュー1405を示す。一実施の形態では、管理者は、チェックポイント解析1402に表示されるチェックポイントの1つ等の項目に対するメニュー1405を、その項目を右クリックすることによって起動できる。メニュー1405は、選択項目と関連する別の種類のレポートを見るための各種コマンド1408を含む。更に、1407のようなサブメニューが、メニュー1405のコマンド1408内の特定種類のレポートを選択するために利用可能である。一実施の形態では、メニュー1405はまた、選択ページの名称を書き換えることができるフィールド1406も含み、また新規ウィンドウに選択ページを開くためのコマンド1408も含む。閉じるボックス1409はメニュー1405を閉じる。 Referring to FIG. 14B, a context sensitive menu 1405 is shown for items in the dropout report 1400. In one embodiment, the administrator can activate a menu 1405 for an item such as one of the checkpoints displayed in the checkpoint analysis 1402 by right-clicking that item. Menu 1405 includes various commands 1408 for viewing another type of report associated with the selected item. In addition, a submenu such as 1407 can be used to select a particular type of report in command 1408 of menu 1405. In one embodiment, menu 1405 also includes a field 1406 that allows the name of the selected page to be rewritten and also includes a command 1408 for opening the selected page in a new window. A close box 1409 closes the menu 1405.

一実施の形態では、同一のコマンド1408が、従来技術で周知の標準スクリーンメニューから利用可能である。 In one embodiment, the same command 1408 is available from a standard screen menu well known in the art.

ここで図15を参照する>選択ページ(この場合はウェブサイトのホームページ)についてのページ要約レポート1500が示されている。ページ要約レポート1500は、全体の巡回解析1505、ページビューグラフ1503、および選択ページのページ計測指数1504を含む。巡回解析1505は、ユーザがどこから来てホームページを訪問したかを示す前ページセクション1501、および訪問の後、どこへ移ったかを示す次ページセクション1502を提供する。各セクション1501、1502では、要約のパーセンテージ、および訪問した特定ページの幾つかの計測詳細を提供する。 Referring now to FIG. 15, a page summary report 1500 for a selected page (in this case a website home page) is shown. The page summary report 1500 includes an overall cyclic analysis 1505, a page view graph 1503, and a page measurement index 1504 for the selected page. The patrol analysis 1505 provides a previous page section 1501 that indicates where the user came from and visited the home page, and a next page section 1502 that indicates where the user moved after the visit. Each section 1501, 1502 provides a summary percentage and some measurement details for the particular page visited.

ページビューグラフ1503は、その月の特定日のホームページに対するトラフィックを要約する。比較のために、4週前、および52週前のトラフィックも示される。 A page view graph 1503 summarizes traffic for a home page on a specific day of the month. For comparison, traffic 4 weeks ago and 52 weeks ago are also shown.

ページ計測指数1504は、ホームページへのユーザ訪問を要約する追加情報を提供する。この情報は、例えば以下を含む:   The page measurement index 1504 provides additional information that summarizes user visits to the home page. This information includes, for example:

合計のページビュー; Total page views;

全ページビューのパーセンテージ; Percentage of all page views;

ホームページが入口ページであった訪問; Visit where the homepage was the entrance page;

ホームページが出口ページとなった訪問; A visit where the homepage is the exit page;

ホームページが唯一の訪問ページであった訪問;   Visits where the homepage was the only visit page;

そのページに到達するためにクリックした平均回数; Average number of clicks to reach the page;

そのページに費やした時間;および、 Time spent on the page; and

再読み込みの回数。 Number of reloads.

図16を参照すると、一実施の形態に基づく選択ページのクリックマップレポート1600を示す。ここで、実際のウェブページ1601の表示を示す。ウェブページ1601を覆っているのは、特定時間中にページ1601内の各種リンクをクリックしたユーザが何人いたかを示すボックス1602である。図示の実施例では、ボックス1602は、絶対数とパーセンテージの両方を含む。一実施の形態では、ボックス1602は、下にあるリンクをクリックした相対頻度に従って色分けされている。更に、パネル1603は、追加の計測指標、オプション、および関連ページへのリンクを提供する。クリックマップレポート1600は、一実施の形態では、パターンマッチングおよび/または上記のチェックポイント方法論に基づいて生成される。 Referring to FIG. 16, a click map report 1600 for a selection page according to one embodiment is shown. Here, the display of the actual web page 1601 is shown. Covering the web page 1601 is a box 1602 indicating how many users clicked various links within the page 1601 during a specific time. In the illustrated embodiment, box 1602 includes both absolute numbers and percentages. In one embodiment, box 1602 is color coded according to the relative frequency of clicking on the underlying link. In addition, panel 1603 provides additional metrics, options, and links to related pages. The click map report 1600, in one embodiment, is generated based on pattern matching and / or the checkpoint methodology described above.

当該技術に精通する者には言うまでもないが、本明細書で示したようなレポートは、上記のマスキングまたはチェックポイントマッチング技法を用いなくとも生成でき、更に、ウェブページ訪問パス解析以外の状況で用いることができる。実際、上記のものと類似のレポートは、ノード同士のシーケンス関係を解析し、要約すべきいかなる状況でも有用である。 It goes without saying to those skilled in the art that reports such as those shown herein can be generated without using the masking or checkpoint matching techniques described above and are used in situations other than web page visit path analysis. be able to. In fact, reports similar to the above are useful in any situation where the sequence relationships between nodes should be analyzed and summarized.

本発明はまた、ページレベルではなく、粒度レベルでシーケンスデータを取得し、かつ提示することもできる。例えば、サイトパス追跡目的のためにページグループをノードとして指定できる。つまり、グループ内の任意のページへの訪問は、そのノードへの訪問と見なすことができる。当該技術に精通する者には言うまでもないが、ノードは、所望の如何なる粒度レベルでも定義でき、ウェブサイトサーフィン以外の状況において存在してもよい。   The present invention can also acquire and present sequence data at a granularity level rather than at a page level. For example, a page group can be designated as a node for site path tracking purposes. That is, a visit to any page in the group can be considered a visit to that node. It goes without saying to those skilled in the art that nodes can be defined at any desired level of granularity and may exist in situations other than website surfing.

説明を目的とした上記記述では、本発明の完全な理解を提供するために数多くの特定の詳細について説明した。しかし、当該技術に精通する者には言うまでもないが、本発明はこれらの特定な詳細がなくとも実施できる。他の実施例では、本発明が曖昧になるのを避けるために、構造および装置をブロック図形式で示す。 In the description above for purposes of explanation, numerous specific details are set forth in order to provide a thorough understanding of the present invention. However, it goes without saying to those skilled in the art that the present invention may be practiced without these specific details. In other embodiments, structures and devices are shown in block diagram form in order to avoid obscuring the present invention.

本明細書で「一実施の形態」または「実施の形態」と称するものは、実施の形態と関連する特定の特長、構造、または特性が、本発明の少なくとも1つの実施の形態に含まれることを意味している。明細書内のさまざま実施の形態では、」という語句と対照するものは、全てが必ずしも同一の実施の形態を参照しているのではない。 What is referred to herein as "one embodiment" or "an embodiment" is that a particular feature, structure, or characteristic associated with the embodiment is included in at least one embodiment of the invention Means. In the various embodiments in the specification, all references to the phrase “are not necessarily referring to the same embodiment.

詳細な説明のある部分は、コンピュータメモリ内のデータビットの操作のアルゴリズムおよびシンボル表現として提示する。これらのアルゴリズム的な説明および表現は、データ処理技術に精通するものが、当該技術に精通する他のものに、彼らの業務内容を伝達するのに用いる最も効率的な手段である。アルゴリズムは、ここでは、そして、一般的には、所望の結果を導く自己矛盾のないステップシーケンスであると考えられる。ステップは、物理量の物理的操作を必要とするものである。通常、必ずしも必要ではないが、これらの量は、格納、転送、結合、比較が可能な電気または磁気信号の形をとり、さもなければ、操作可能である。ビット、値、要素、シンボル、文字、語、数字等の信号の参照は、主として普通の使い方を前提にすれば、時には有用であることが立証されている。 Some portions of the detailed description are presented as algorithms and symbolic representations of operations on data bits in computer memory. These algorithmic descriptions and representations are the most efficient means used by those familiar with data processing technology to communicate their work to others familiar with the technology. The algorithm is here and generally considered to be a self-consistent step sequence that leads to the desired result. Steps are those requiring physical manipulation of physical quantities. Usually, though not necessarily, these quantities take the form of electrical or magnetic signals capable of being stored, transferred, combined, compared, and otherwise manipulated. References to signals such as bits, values, elements, symbols, characters, words, numbers, etc. have proven to be useful at times, primarily assuming normal usage.

しかしながら、留意すべきは、これらの用語や類似の用語全てが、適切な物理量と関連すべきであり、これらの量に適用される便利なラベルであるにすぎない、ということである。議論から二明らかなような特別な説明が他にない限り、言うまでもないのは、説明全体を通じて、「プロセス処理」、「演算」、「計算」、「決定」または「表示」等の用語を利用する説明は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理(電気)量として表されるデータを、コンピュータシステムのメモリまたはレジスタ、または他のかかる情報を格納し、転送し、または表示する装置内の物理量として同様に表される他のデータに操作し、変換するコンピュータシステム、または類似の計算装置の動作および処理を参照する、ということである。 However, it should be noted that all of these terms and similar terms should be associated with appropriate physical quantities and are merely convenient labels applied to these quantities. Unless there are other specific explanations that are obvious from the discussion, it goes without saying that the term “process”, “calculation”, “calculation”, “decision” or “display” is used throughout the explanation. A description of a computer system register and data represented as physical (electrical) quantities in memory, computer system memory or registers, or other physical quantities in a device that stores, transfers, or displays such information. Refers to the operation and processing of a computer system or similar computing device that manipulates and converts other data that is similarly represented.

本発明はまた、本明細書の操作を実行するための装置にも関する。本装置は、要求する目的のために特別に構成してもよく、またはコンピュータに格納したコンピュータープログラムにより、選択的に起動され、または再構成される汎用コンピュータを備えてもよい。かかるコンピュータープログラムは、限定はしないが、フロッピーディスク、光ディスク、CD−ROM、および光磁気ディスクを含む任意の形式のディスク、リードオンリーメモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、EPROM、EEPROM、磁気または光カード、または電子命令を格納するために適した任意の形式の媒体、およびコンピュータシステムバスに接続されるそれぞれの媒体等のコンピュータ可読の格納媒体に格納してもよい。 The present invention also relates to an apparatus for performing the operations herein. The apparatus may be specially configured for the required purposes, or may comprise a general purpose computer that is selectively activated or reconfigured by a computer program stored on the computer. Such computer programs include, but are not limited to, any type of disk including floppy disks, optical disks, CD-ROMs, and magneto-optical disks, read only memory (ROM), random access memory (RAM), EPROM, EEPROM, magnetic Or it may be stored on a computer readable storage medium, such as an optical card, or any form of medium suitable for storing electronic instructions, and each medium connected to a computer system bus.

本明細書で表すアルゴリズムおよび表示は、特定のコンピュータ、コンピュータネットワーク、またはその他の装置と本質的には無関係である。各種の汎用システムを本明細書の教示に基づくプログラムとともに用いてもよく、あるいは、より特殊化した装置を構築して要求される方法のステップを実行することが便利であると立証してもよい。多様なこれらのシステムのために要求される構造は、説明からも明らかになる。更に、本発明は、特定のプログラム言語を参照して説明していない。言うまでもないが、各種のプログラム言語を用いて、本明細書で説明するような本発明の教示を実施してもよい。 The algorithms and displays presented herein are essentially independent of any particular computer, computer network, or other apparatus. Various general purpose systems may be used with programs based on the teachings herein, or it may prove convenient to construct more specialized devices to perform the required method steps. . The required structure for a variety of these systems will appear from the description. In addition, the present invention is not described with reference to specific programming languages. It will be appreciated that various programming languages may be used to implement the teachings of the invention as described herein.

当該技術に精通する者には言うまでもないが、本発明は、その精神または基本的な特性から逸脱することなく他の特定の形で実施できる。例えば、上記の特定アーキテクチャは、単に本発明の一実施の例示にすぎない。上記の機能要素、および方法のステップは、本発明を実施するための一技法の例示として提供される。すなわち、当該技術に精通する者には言うまでもないが、請求範囲に述べるような多くの他の実施が本発明から逸脱することなく可能である。同様に、モジュール、プロトコル、特長、属性、または任意の他の局面の特定の大文字化または名称は、必須ではないし、重要でもなく、本発明を実施するメカニズム、またはその特長は、別の名称または形式であってもよい。更に、本発明は、方法、プロセス、ユーザーインターフェース、コンピュータープログラム製品、システム、装置、またはそれらの任意の組合せとして実施してもよい。従って、本発明の開示意図は、以下の請求の範囲で述べる本発明の範囲の説明にあり、限定する意図はない。 It goes without saying to those skilled in the art that the present invention may be embodied in other specific forms without departing from its spirit or basic characteristics. For example, the specific architecture described above is merely illustrative of one implementation of the invention. The functional elements and method steps described above are provided as an illustration of one technique for practicing the invention. That is, it goes without saying to those skilled in the art that many other implementations as set forth in the claims are possible without departing from the invention. Similarly, the particular capitalization or name of a module, protocol, feature, attribute, or any other aspect is not essential and not critical, and the mechanism for implementing the invention, or feature thereof, may have another name or It may be in the form. Furthermore, the present invention may be implemented as a method, process, user interface, computer program product, system, apparatus, or any combination thereof. Accordingly, the intent of the present disclosure is to be described in the description of the scope of the invention set forth in the following claims, and is not intended to be limiting.

従来技術によるウェブサイトトラフィックデータ収集システムを示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a website traffic data collection system according to the prior art. オンラインショップ業者から商品を購入する過程でユーザが訪問するウェブページのシーケンス例を示す。The sequence example of the web page which a user visits in the process of purchasing goods from an online shop trader is shown. オンラインショップ業者から商品を購入する過程でユーザが訪問する無関係なページを含むウェブページのシーケンス例を示す。An example sequence of a web page including an irrelevant page visited by a user in the process of purchasing a product from an online shop vendor is shown. 一実施の形態によるウェブページ訪問グラフの一例を示す。2 shows an example of a web page visit graph according to one embodiment. 一実施の形態による線の太さおよび色を用いたウェブページ訪問グラフの一例を示す。6 shows an example of a web page visit graph using line thickness and color according to one embodiment. 一実施の形態による収束関係を含むウェブページ訪問グラフの一例を示す。An example of a web page visit graph including a convergence relationship according to an embodiment is shown. 一実施の形態による収束と拡散関係を含むウェブページ訪問グラフの一例を示す。6 illustrates an example of a web page visit graph including convergence and diffusion relationships according to one embodiment. 一実施の形態による収束と拡散関係を含むウェブページ訪問グラフの別の例を示す。Fig. 5 illustrates another example of a web page visit graph including convergence and diffusion relationships according to one embodiment. ワイルドカードを含むターゲットパスを構成するためのユーザーインターフェースの実施例を示す。Fig. 4 illustrates an example of a user interface for constructing a target path that includes wildcards. ワイルドカードを含むターゲットパスを構成するためのユーザーインターフェースの実施例を示す。Fig. 4 illustrates an example of a user interface for constructing a target path that includes wildcards. チェックポイントを用いてターゲットパスを構成するためのユーザーインターフェースの実施例を示す。Fig. 5 illustrates an example of a user interface for configuring a target path using checkpoints. 一実施の形態によるパス横断の相対的頻度を示すレポートの一例を示す。6 illustrates an example of a report indicating the relative frequency of path crossings according to one embodiment. 一実施の形態による選択ページの後に訪問した次のページに関する統計を示すレポートの一例を示す。FIG. 6 illustrates an example of a report showing statistics for a next page visited after a selected page according to one embodiment. FIG. 一実施の形態によるターゲットパスとマッチする特定パスに制限したパス巡回の相対的頻度を示すレポートの一例を示す。6 shows an example of a report indicating the relative frequency of path patrols limited to specific paths that match target paths according to one embodiment. 一実施の形態による脱落レポートを示す。Fig. 5 shows a dropout report according to one embodiment. 一実施の形態による脱落レポートの一項目に対する状況依存のメニューを示す。Fig. 5 shows a context-dependent menu for one item of a dropout report according to one embodiment. 一実施の形態による選択ページに対するページ要約レポートを示す。Fig. 5 shows a page summary report for a selected page according to one embodiment. 一実施の形態による選択ページに対するクリックマップレポートを示す。Fig. 6 illustrates a click map report for a selection page according to one embodiment.

Claims (27)

ノードシーケンスデータを取得して提示するためにコンピュータにより実行される方法であって、前記ノードシーケンスデータは、ウェブサイト訪問パスデータを備えており、各ノードは少なくとも1つのウェブページに対応するものであり、前記方法は、
複数のチェックポイントノードのシーケンスからなるターゲットパスを指定する入力を受信することと、ここで、前記ターゲットパスは前記シーケンス中の任意の順位において少なくとも1つのワイルドカードを更に含んでおり、前記少なくとも1つのワイルドカードの各々は、1) 前記ターゲットパスのシーケンスにおける当該ワイルドカードに対応する順位が任意の単一ノードとマッチしてよい、または、2) 前記ターゲットパスのシーケンスにおける当該ワイルドカードに対応する順位が0乃至複数個の任意のノードとマッチしてよい、のいずれか一方を示すものであり、
格納したログからノードシーケンスデータを備える複数の記録を取り出すことと、
前記ターゲットパスにマッチする前記取り出した記録の部分集合を識別するために、前記取り出した記録をフィルタ処理することと、ここで、前記取り出した記録をフィルタ処理することは、前記取り出した記録のそれぞれにつき、下記(a)〜(d)の少なくとも1つを実行することからなり、
(a)前記ターゲットパス内の全てのチェックポイントノードを前記定められた順序で含んでいる前記取り出した記録に応答して、該取り出した記録を該ターゲットパスにマッチすると識別すること、ここで、該取り出した記録には、追加のノードが含まれておらず、
(b)前記ターゲットパス内の全てのチェックポイントノードを前記定められた順序で含んでいる前記取り出した記録に応答して、該取り出した記録を該ターゲットパスにマッチすると識別すること、ここで、該取り出した記録には、
前記ターゲットパス内の或るチェックポイントノードと前記ターゲットパス内でそれに続くチェックポイントノードとの間にある少なくとも1つの追加のノードと、
前記ターゲットパス内の前記最初のチェックポイントノードの前にある少なくとも1つの追加のノードと、
前記ターゲットパス内の前記最後のチェックポイントノードの後にある少なくとも1つの追加のノード、
のうちの少なくとも1つが含まれており、
(c)前記ターゲットパス内の全てのチェックポイントノードを含んでいない前記取り出した記録に応答して、該取り出した記録を該ターゲットパスにマッチしていないと識別すること、
(d)前記定められた順序とは異なる順序で現れるノードシーケンスデータにおけるチェックポイントノードに応答して、前記取り出した記録を該ターゲットパスにマッチしていないと識別すること、
前記識別された記録に基づいてレポートを出力すること、
を具備する方法。
A computer-implemented method for obtaining and presenting node sequence data, wherein the node sequence data comprises website visit path data, each node corresponding to at least one web page. And the method is
Receiving an input specifying a target path consisting of a sequence of a plurality of checkpoint nodes, wherein the target path further includes at least one wildcard in any order in the sequence; Each of the two wildcards may match 1) any single node in the rank corresponding to the wildcard in the target path sequence, or 2) correspond to the wildcard in the target path sequence Indicates any one of the ranks that may match 0 to a plurality of arbitrary nodes,
Retrieving a plurality of records comprising node sequence data from the stored log;
To identify the subset of records retrieved that match the target path, the method comprising: filtering the taken out recording, wherein the filtering the taken out recording, each of the taken out recording Consists of executing at least one of the following (a) to (d):
(A) identifying the retrieved record as matching the target path in response to the retrieved record including all checkpoint nodes in the target path in the defined order, wherein The retrieved record does not contain any additional nodes,
(B) identifying the retrieved record as matching the target path in response to the retrieved record including all checkpoint nodes in the target path in the defined order, wherein The retrieved record includes
At least one additional node between a checkpoint node in the target path and a subsequent checkpoint node in the target path;
At least one additional node before the first checkpoint node in the target path;
At least one additional node after the last checkpoint node in the target path;
At least one of
(C) identifying the retrieved record as not matching the target path in response to the retrieved record not including all checkpoint nodes in the target path;
(D) identifying the retrieved record as not matching the target path in response to checkpoint nodes in node sequence data appearing in an order different from the determined order;
Outputting a report based on the identified record;
A method comprising:
更に、前記複数の記録を取り出す前に、
ウェブページ訪問をモニターすることと、
前記モニターしたウェブページ訪問を表す記録を前記ログに格納すること、
を行う請求項に記載の方法。
In addition, before removing the plurality of records,
Monitoring web page visits,
Storing in the log a record representing the monitored web page visit;
The method of claim 1 wherein:
前記ターゲットパスは、入口ポイントに対応するノードを備える、請求項1又は2に記載の方法。The method according to claim 1 or 2 , wherein the target path comprises a node corresponding to an entry point. 前記ターゲットパスは、出口ポイントに対応するノードを備える、請求項1乃至3のいずれかに記載の方法。The target path is provided with a node corresponding to the exit point, the method according to any one of claims 1 to 3. 前記レポートを出力することは、ノードシーケンスの相対的発生頻度を示すレポートを出力することを含む、請求項1乃至4のいずれかに記載の方法。It includes outputting a report indicating the relative frequency of occurrence of the node sequence, The method according to any one of claims 1 to 4 for outputting the report. 前記レポートを出力することは、前記ターゲットパスとマッチするノードシーケンスの相対的発生頻度を示すレポートを出力することを含む、請求項1乃至4のいずれかに記載の方法。It includes outputting a report indicating the relative frequency of occurrence of the target path that matches the node sequence, The method according to any one of claims 1 to 4 for outputting the report. 前記レポートを出力することは、ノードシーケンスを表す線を含むグラフを出力することを含み、前記線の視覚的特徴は、ノードシーケンスの相対的発生頻度を示す、請求項1乃至4のいずれかに記載の方法。5. The report of any of claims 1-4 , wherein outputting the report includes outputting a graph including a line representing a node sequence, wherein the visual feature of the line indicates a relative frequency of occurrence of the node sequence. The method described. 前記視覚的特徴は太さである、請求項に記載の方法。The method of claim 7 , wherein the visual feature is thickness. 前記視覚的特徴は色である、請求項に記載の方法。The method of claim 7 , wherein the visual feature is a color. ノードシーケンスデータを取得して提示するためのシステムであって、前記ノードシーケンスデータがウェブサイト訪問パスデータを備え、各ノードは少なくとも1つのウェブページと対応するものであり、前記システムは、
ノードシーケンスデータを備える複数の記録を格納するためのログと、
複数のチェックポイントノードのシーケンスからなるターゲットパスを指定する入力を受信するための入力装置であって、前記ターゲットパスは前記シーケンス中の任意の順位において少なくとも1つのワイルドカードを更に含んでおり、前記少なくとも1つのワイルドカードの各々は、1) 前記ターゲットパスのシーケンスにおける当該ワイルドカードに対応する順位が任意の単一ノードとマッチしてよい、または、2) 前記ターゲットパスのシーケンスにおける当該ワイルドカードに対応する順位が0乃至複数個の任意のノードとマッチしてよい、のいずれか一方を示すものであり、
前記ログおよび前記入力装置に接続されてなり、前記ログから前記記録を取り出し、該取り出した記録をフィルタ処理して、前記取り出した記録のそれぞれにつき、下記(a)〜(d)の少なくとも1つを実行することにより、前記ターゲットパスマッチする前記取り出した記録の部分集合を識別するパス解析モジュールと、
(a)前記ターゲットパス内の全てのチェックポイントノードを前記定められた順序で含んでいる前記取り出した記録に応答して、該取り出した記録を該ターゲットパスにマッチすると識別すること、ここで、該取り出した記録には、追加のノードが含まれておらず、
(b)前記ターゲットパス内の全てのチェックポイントノードを前記定められた順序で含んでいる前記取り出した記録に応答して、該取り出した記録を該ターゲットパスにマッチすると識別すること、ここで、該取り出した記録には、
前記ターゲットパス内の或るチェックポイントノードと前記ターゲットパス内でそれに続くチェックポイントノードとの間にある少なくとも1つの追加のノードと、
前記ターゲットパス内の前記最初のチェックポイントノードの前にある少なくとも1つの追加のノードと、
前記ターゲットパス内の前記最後のチェックポイントノードの後にある少なくとも1つの追加のノード、
のうちの少なくとも1つが含まれており、
(c)前記ターゲットパス内の全てのチェックポイントノードを含んでいない前記取り出した記録に応答して、該取り出した記録を該ターゲットパスにマッチしていないと識別すること、
(d)前記定められた順序とは異なる順序で現れるノードシーケンスデータにおけるチェックポイントノードに応答して、前記取り出した記録を該ターゲットパスにマッチしていないと識別すること、
前記識別された記録に基づいて、レポートを出力するための、前記パス解析モジュールに接続される出力装置と
を備えるシステム。
A system for obtaining and presenting node sequence data, wherein the node sequence data comprises website visit path data, each node corresponding to at least one web page, the system comprising:
A log for storing a plurality of records comprising node sequence data;
An input device for receiving an input specifying a target path consisting of a sequence of a plurality of checkpoint nodes, the target path further including at least one wildcard in any order in the sequence, Each of the at least one wildcard may match 1) any single node in the rank corresponding to the wildcard in the target path sequence, or 2) the wildcard in the target path sequence The corresponding order indicates any one of 0 to a plurality of arbitrary nodes, and
The record is connected to the log and the input device, the record is extracted from the log , the extracted record is filtered, and at least one of the following (a) to (d) is provided for each of the extracted records: A path analysis module that identifies a subset of the retrieved records that match the target path by executing
(A) identifying the retrieved record as matching the target path in response to the retrieved record including all checkpoint nodes in the target path in the defined order, wherein The retrieved record does not contain any additional nodes,
(B) identifying the retrieved record as matching the target path in response to the retrieved record including all checkpoint nodes in the target path in the defined order, wherein The retrieved record includes
At least one additional node between a checkpoint node in the target path and a subsequent checkpoint node in the target path;
At least one additional node before the first checkpoint node in the target path;
At least one additional node after the last checkpoint node in the target path;
At least one of
(C) identifying the retrieved record as not matching the target path in response to the retrieved record that does not include all checkpoint nodes in the target path;
(D) identifying the retrieved record as not matching the target path in response to a checkpoint node in node sequence data appearing in an order different from the predetermined order;
An output device connected to the path analysis module for outputting a report based on the identified record.
更に、ウェブページ訪問をモニターするとともに、前記ログに信号を送信して、前記モニターされたウェブページ訪問を表す記録を格納するための前記ログに接続される追跡サーバを備える請求項10に記載のシステム。11. The tracking server of claim 10 , further comprising a tracking server connected to the log for monitoring a web page visit and sending a signal to the log to store a record representing the monitored web page visit. system. 前記ターゲットパスは、入口ポイントに対応するノードを備える、請求項10又は11に記載のシステム。The system according to claim 10 or 11 , wherein the target path comprises a node corresponding to an entry point. 前記ターゲットパスは、出口ポイントに対応するノードを備える、請求項10乃至12のいずれかに記載のシステム。The target path is provided with a node corresponding to the exit point, according to any one of claims 10 to 12 systems. 前記出力装置は、ノードシーケンスの相対的発生頻度を示すレポートを出力する、請求項10乃至13のいずれかに記載のシステム。It said output device outputs a report that indicates the relative frequency of occurrence of the node sequence, the system according to any one of claims 10 to 13. 前記出力装置は、前記ターゲットパスとマッチするノードシーケンスの相対的発生頻度を示すレポートを出力する、請求項10乃至13のいずれかに記載のシステム。It said output device outputs a report that indicates the relative frequency of occurrence of the target path that matches the node sequence, the system according to any one of claims 10 to 13. 前記レポートは、ノードシーケンスを表す線を含むグラフを備え、前記線の視覚的特徴は、ノードシーケンスの相対的発生頻度を示す、請求項10乃至15のいずれかに記載のシステム。 16. A system according to any of claims 10 to 15 , wherein the report comprises a graph including a line representing a node sequence, wherein the visual feature of the line indicates a relative frequency of occurrence of the node sequence. 前記視覚的特徴は太さである、請求項16に記載のシステム。The system of claim 16 , wherein the visual feature is thickness. 前記視覚的特徴は色である、請求項16に記載のシステム。The system of claim 16 , wherein the visual feature is a color. ノードシーケンスデータを取得して提示するためのコンピュータプログラムであって、前記ノードシーケンスデータがウェブサイト訪問パスデータを備え、各ノードは少なくとも1つのウェブページと対応するものであり、コンピュータに、
複数のチェックポイントノードのシーケンスからなるターゲットパスを指定する入力を受信することと、ここで、前記ターゲットパスは前記シーケンス中の任意の順位において少なくとも1つのワイルドカードを更に含んでおり、前記少なくとも1つのワイルドカードの各々は、1) 前記ターゲットパスのシーケンスにおける当該ワイルドカードに対応する順位が任意の単一ノードとマッチしてよい、または、2) 前記ターゲットパスのシーケンスにおける当該ワイルドカードに対応する順位が0乃至複数個の任意のノードとマッチしてよい、のいずれか一方を示すものであり、
格納したログからノードシーケンスデータを備える複数の記録を取り出す手順と、
前記ターゲットパスにマッチする前記取り出した記録の部分集合を識別するために、前記取り出した記録をフィルタ処理する手順と、ここで、前記取り出した記録をフィルタ処理することは、前記取り出した記録のそれぞれにつき、下記(a)〜(d)の少なくとも1つを実行することからなり、
(a)前記ターゲットパス内の全てのチェックポイントノードを前記定められた順序で含んでいる前記取り出した記録に応答して、該取り出した記録を該ターゲットパスにマッチすると識別すること、ここで、該取り出した記録には、追加のノードが含まれておらず、
(b)前記ターゲットパス内の全てのチェックポイントノードを前記定められた順序で含んでいる前記取り出した記録に応答して、該取り出した記録を該ターゲットパスにマッチすると識別すること、ここで、該取り出した記録には、
前記ターゲットパス内の或るチェックポイントノードと前記ターゲットパス内でそれに続くチェックポイントノードとの間にある少なくとも1つの追加のノードと、
前記ターゲットパス内の前記最初のチェックポイントノードの前にある少なくとも1つの追加のノードと、
前記ターゲットパス内の前記最後のチェックポイントノードの後にある少なくとも1つの追加のノード、
のうちの少なくとも1つが含まれており、
(c)前記ターゲットパス内の全てのチェックポイントノードを含んでいない前記取り出した記録に応答して、該取り出した記録を該ターゲットパスにマッチしていないと識別すること、
(d)前記定められた順序とは異なる順序で現れるノードシーケンスデータにおけるチェックポイントノードに応答して、前記取り出した記録を該ターゲットパスにマッチしていないと識別すること、
前記識別された記録に基づいてレポートを出力する手順と
を実行させるためのコンピュータプログラム。
A computer program for obtaining and presenting node sequence data, wherein the node sequence data comprises website visit path data, each node corresponding to at least one web page,
Receiving an input specifying a target path consisting of a sequence of a plurality of checkpoint nodes, wherein the target path further includes at least one wildcard in any order in the sequence; Each of the two wildcards may match 1) any single node in the rank corresponding to the wildcard in the target path sequence, or 2) correspond to the wildcard in the target path sequence Indicates any one of the ranks that may match 0 to a plurality of arbitrary nodes,
A procedure for retrieving a plurality of records comprising node sequence data from the stored log;
A procedure for filtering the retrieved records to identify a subset of the retrieved records that match the target path , wherein filtering the retrieved records comprises: Consists of executing at least one of the following (a) to (d):
(A) identifying the retrieved record as matching the target path in response to the retrieved record including all checkpoint nodes in the target path in the defined order, wherein The retrieved record does not contain any additional nodes,
(B) identifying the retrieved record as matching the target path in response to the retrieved record including all checkpoint nodes in the target path in the defined order, wherein The retrieved record includes
At least one additional node between a checkpoint node in the target path and a subsequent checkpoint node in the target path;
At least one additional node before the first checkpoint node in the target path;
At least one additional node after the last checkpoint node in the target path;
At least one of
(C) identifying the retrieved record as not matching the target path in response to the retrieved record that does not include all checkpoint nodes in the target path;
(D) identifying the retrieved record as not matching the target path in response to a checkpoint node in node sequence data appearing in an order different from the predetermined order;
A computer program for executing a procedure for outputting a report based on the identified record.
更に、前記コンピュータに、前記複数の記録を取り出す手順に先立って、
ウェブページ訪問をモニターする手順と、
前記モニターされるウェブページ訪問を提示する記録を前記ログに格納する手順と、
を実行させることからなる、請求項19に記載のコンピュータプログラム。
Furthermore, prior to the procedure of retrieving the plurality of records in the computer,
Procedures to monitor web page visits,
Storing in the log a record presenting the monitored web page visit;
The computer program according to claim 19 , wherein the computer program is executed.
前記ターゲットパスは、入口ポイントと対応するノードを備える、請求項19又は20に記載のコンピュータプログラム。The computer program according to claim 19 or 20 , wherein the target path comprises a node corresponding to an entry point. 前記ターゲットパスは、出口ポイントと対応するノードを備える、請求項19乃至21のいずれかに記載のコンピュータプログラム。The target path is provided with a node corresponding to the exit point, the computer program according to any one of claims 19 to 21. 前記レポートを出力する手順は、ノードシーケンスの相対的発生頻度を示すレポートを出力する手順からなる、請求項19乃至22のいずれかに記載のコンピュータプログラム。Procedure for outputting the report, consists of a procedure for outputting a report indicating the relative frequency of occurrence of the node sequence, the computer program according to any one of claims 19 to 22. 前記レポートを出力する手順は、前記ターゲットパスとマッチするノードシーケンスの相対的発生頻度を示すレポートを出力する手順からなる、請求項19乃至22のいずれかに記載のコンピュータプログラム。The computer program according to any one of claims 19 to 22 , wherein the procedure of outputting the report includes a procedure of outputting a report indicating a relative occurrence frequency of a node sequence that matches the target path. 前記レポートを出力する手順は、ノードシーケンスを表す線を含むグラフを出力する手順からなり、前記線の視覚的特徴は、ノードシーケンスの相対的発生頻度を示す、請求項19乃至22のいずれかに記載のコンピュータプログラム。Procedure for outputting the report, consists procedure of outputting a chart containing a line representing the node sequence, the visual characteristics of the lines indicate the relative frequency of occurrence of the node sequence, in any one of claims 19 to 22 The computer program described. 前記視覚的特徴は太さである、請求項25に記載のコンピュータプログラム。26. The computer program product of claim 25 , wherein the visual feature is thickness. 前記視覚的特徴は色である、請求項25に記載のコンピュータプログラム。26. The computer program product of claim 25 , wherein the visual feature is a color.
JP2004518113A 2002-06-28 2003-06-27 Acquisition and display of site visit path data Expired - Lifetime JP4369868B2 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US39300202P 2002-06-28 2002-06-28
PCT/US2003/020575 WO2004003701A2 (en) 2002-06-28 2003-06-27 Capturing and presenting site visitation path data

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2005531854A JP2005531854A (en) 2005-10-20
JP4369868B2 true JP4369868B2 (en) 2009-11-25

Family

ID=30000958

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004518113A Expired - Lifetime JP4369868B2 (en) 2002-06-28 2003-06-27 Acquisition and display of site visit path data

Country Status (7)

Country Link
US (3) US7792844B2 (en)
EP (1) EP1540519A4 (en)
JP (1) JP4369868B2 (en)
CN (1) CN1672153B (en)
AU (1) AU2003248767C1 (en)
CA (1) CA2491419A1 (en)
WO (1) WO2004003701A2 (en)

Families Citing this family (108)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7660869B1 (en) * 2000-08-21 2010-02-09 Vignette Software, LLC Network real estate analysis
US8244702B2 (en) * 2002-02-26 2012-08-14 International Business Machines Corporation Modification of a data repository based on an abstract data representation
US20080201357A1 (en) * 2003-06-27 2008-08-21 Omniture, Inc. Page Grouping for Site Traffic Analysis Reports
US7792844B2 (en) 2002-06-28 2010-09-07 Adobe Systems Incorporated Capturing and presenting site visitation path data
US7461120B1 (en) 2002-07-09 2008-12-02 Vignette Corporation Method and system for identifying a visitor at a website server by requesting additional characteristic of a visitor computer from a visitor server
US7603430B1 (en) * 2002-07-09 2009-10-13 Vignette Corporation System and method of associating events with requests
US7349827B1 (en) 2002-09-18 2008-03-25 Doubleclick Inc. System and method for reporting website activity based on inferred attribution methodology
US7603373B2 (en) * 2003-03-04 2009-10-13 Omniture, Inc. Assigning value to elements contributing to business success
US7917382B2 (en) * 2003-03-05 2011-03-29 Teradata Us, Inc. Integration of visualizations, reports, and data
US7991732B2 (en) * 2005-06-03 2011-08-02 Adobe Systems Incorporated Incrementally adding segmentation criteria to a data set
US9081863B2 (en) * 2005-06-03 2015-07-14 Adobe Systems Incorporated One-click segmentation definition
US20050097088A1 (en) * 2003-11-04 2005-05-05 Dominic Bennett Techniques for analyzing the performance of websites
US20050144096A1 (en) * 2003-12-26 2005-06-30 Caramanna George S.Ii Financial visualization and analysis systems
US7610560B2 (en) 2004-11-16 2009-10-27 Microsoft Corporation Methods for automated and semiautomated composition of visual sequences, flows, and flyovers based on content and context
US20060116999A1 (en) * 2004-11-30 2006-06-01 International Business Machines Corporation Sequential stepwise query condition building
US7480648B2 (en) * 2004-12-06 2009-01-20 International Business Machines Corporation Research rapidity and efficiency improvement by analysis of research artifact similarity
US7624097B2 (en) 2005-01-14 2009-11-24 International Business Machines Corporation Abstract records
US8122012B2 (en) * 2005-01-14 2012-02-21 International Business Machines Corporation Abstract record timeline rendering/display
US8095553B2 (en) * 2005-03-17 2012-01-10 International Business Machines Corporation Sequence support operators for an abstract database
US7685195B2 (en) * 2005-03-24 2010-03-23 Sas Institute Inc. Systems and methods for analyzing web site search terms
US7941394B2 (en) * 2005-06-03 2011-05-10 Adobe Systems Incorporated User interface providing summary information or a status pane in a web analytics tool
US7761457B2 (en) * 2005-06-06 2010-07-20 Adobe Systems Incorporated Creation of segmentation definitions
US20060277087A1 (en) * 2005-06-06 2006-12-07 Error Brett M User interface for web analytics tools and method for automatic generation of calendar notes, targets,and alerts
US8239535B2 (en) * 2005-06-06 2012-08-07 Adobe Systems Incorporated Network architecture with load balancing, fault tolerance and distributed querying
US7454414B2 (en) * 2005-08-30 2008-11-18 International Business Machines Corporation Automatic data retrieval system based on context-traversal history
US7383334B2 (en) * 2005-10-28 2008-06-03 Omniture, Inc. Comparison of website visitation data sets generated from using different navigation tools
US7440945B2 (en) * 2005-11-10 2008-10-21 International Business Machines Corporation Dynamic discovery of abstract rule set required inputs
US7444332B2 (en) * 2005-11-10 2008-10-28 International Business Machines Corporation Strict validation of inference rule based on abstraction environment
US8050976B2 (en) * 2005-11-15 2011-11-01 Stb Enterprises, Llc System for on-line merchant price setting
US8396737B2 (en) * 2006-02-21 2013-03-12 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Website analysis combining quantitative and qualitative data
US7877392B2 (en) 2006-03-01 2011-01-25 Covario, Inc. Centralized web-based software solutions for search engine optimization
US8543457B2 (en) 2006-05-23 2013-09-24 Stb Enterprises, Llc Method for dynamically building documents based on observed internet activity
US8055548B2 (en) * 2006-06-23 2011-11-08 Stb Enterprises, Llc System for collaborative internet competitive sales analysis
US8352917B2 (en) * 2006-06-26 2013-01-08 Adobe Systems Incorporated Web-beacon plug-ins and their certification
US7992135B1 (en) 2006-06-26 2011-08-02 Adobe Systems Incorporated Certification of server-side partner plug-ins for analytics and privacy protection
US8972379B1 (en) 2006-08-25 2015-03-03 Riosoft Holdings, Inc. Centralized web-based software solution for search engine optimization
US8943039B1 (en) 2006-08-25 2015-01-27 Riosoft Holdings, Inc. Centralized web-based software solution for search engine optimization
US8838560B2 (en) 2006-08-25 2014-09-16 Covario, Inc. System and method for measuring the effectiveness of an on-line advertisement campaign
US8788321B2 (en) * 2006-09-05 2014-07-22 Thomas Publishing Company Marketing method and system using domain knowledge
US7644375B1 (en) * 2006-09-18 2010-01-05 Adobe Systems Incorporated Dynamic path flow reports
US8239522B1 (en) 2006-11-16 2012-08-07 Adobe Systems Incorporated Dynamic variables for tracking wireless device website usage
US8095644B2 (en) * 2006-12-07 2012-01-10 Capital One Financial Corporation System and method for analyzing web paths
US20080183858A1 (en) * 2007-01-31 2008-07-31 Error Christopher R Retrieval Mechanism for Web Visit Simulator
WO2008095018A2 (en) * 2007-01-31 2008-08-07 Omniture, Inc. Page grouping for site traffic analysis reports
US8504348B2 (en) * 2007-01-31 2013-08-06 Adobe Systems Incorporated User simulation for viewing web analytics data
US8006187B1 (en) 2007-02-10 2011-08-23 Adobe Systems Incorporated Checkpoint sequence fallout metrics management during path analysis
US9189561B2 (en) * 2007-02-10 2015-11-17 Adobe Systems Incorporated Bridge event analytics tools and techniques
US7885942B2 (en) * 2007-03-21 2011-02-08 Yahoo! Inc. Traffic production index and related metrics for analysis of a network of related web sites
US8140557B2 (en) 2007-05-15 2012-03-20 International Business Machines Corporation Ontological translation of abstract rules
US8862637B2 (en) * 2007-10-09 2014-10-14 International Business Machines Corporation Generating data access operations based on a data model using a data services model
KR20090036920A (en) * 2007-10-10 2009-04-15 삼성전자주식회사 Display substrate, display device and driving method of the same
US20090287672A1 (en) * 2008-05-13 2009-11-19 Deepayan Chakrabarti Method and Apparatus for Better Web Ad Matching by Combining Relevance with Consumer Click Feedback
US8190594B2 (en) 2008-06-09 2012-05-29 Brightedge Technologies, Inc. Collecting and scoring online references
US8032591B2 (en) * 2008-06-25 2011-10-04 Ebay, Inc. Systems and methods for mapping event changes in network navigation
US7958189B2 (en) * 2008-06-25 2011-06-07 Ebay, Inc. Systems and methods for mapping user experiences in network navigation
WO2010065032A1 (en) * 2008-12-01 2010-06-10 Highedge, Inc. System and method for conducting online campaigns
US8396742B1 (en) 2008-12-05 2013-03-12 Covario, Inc. System and method for optimizing paid search advertising campaigns based on natural search traffic
US8234582B1 (en) 2009-02-03 2012-07-31 Amazon Technologies, Inc. Visualizing object behavior
US8341540B1 (en) 2009-02-03 2012-12-25 Amazon Technologies, Inc. Visualizing object behavior
US8250473B1 (en) * 2009-02-03 2012-08-21 Amazon Technoloies, Inc. Visualizing object behavior
US8185432B2 (en) * 2009-05-08 2012-05-22 Sas Institute Inc. Computer-implemented systems and methods for determining future profitability
US9350817B2 (en) * 2009-07-22 2016-05-24 Cisco Technology, Inc. Recording a hyper text transfer protocol (HTTP) session for playback
US8620929B2 (en) * 2009-08-14 2013-12-31 Google Inc. Context based resource relevance
US8862977B2 (en) * 2009-09-30 2014-10-14 Rakuten, Inc. Object displacement method for web page
US8671089B2 (en) 2009-10-06 2014-03-11 Brightedge Technologies, Inc. Correlating web page visits and conversions with external references
CN102053903A (en) * 2009-10-30 2011-05-11 国际商业机器公司 Method and system for storing and querying scene data for on-line operation programs
US20110179390A1 (en) * 2010-01-18 2011-07-21 Robert Paul Morris Methods, systems, and computer program products for traversing nodes in path on a display device
JP5467888B2 (en) * 2010-02-12 2014-04-09 株式会社日立製作所 Web application usability evaluation method, analysis server, and program thereof
US9250759B1 (en) * 2010-07-23 2016-02-02 Amazon Technologies, Inc. Visual representation of user-node interactions
US9177321B2 (en) 2010-12-21 2015-11-03 Sitecore A/S Method and a system for analysing traffic on a website by means of path analysis
US20120259851A1 (en) * 2011-04-11 2012-10-11 Google Inc. Aggregation of conversion paths utilizing user interaction grouping
US8655907B2 (en) 2011-07-18 2014-02-18 Google Inc. Multi-channel conversion path position reporting
US8959450B2 (en) 2011-08-22 2015-02-17 Google Inc. Path explorer visualization
US9021361B1 (en) 2011-10-11 2015-04-28 Google Inc. System and method for flow visualization and interaction with network traffic
US8650492B1 (en) 2011-10-11 2014-02-11 Google Inc. System and method for page navigation visualization and analysis
US8838602B1 (en) 2011-10-11 2014-09-16 Google Inc. Systems and methods for web page grouping based on URLs
US8745504B1 (en) 2011-10-11 2014-06-03 Google Inc. Goal flow visualization
US9300545B2 (en) * 2011-10-11 2016-03-29 Google Inc. Page layout in a flow visualization
CN102609474B (en) * 2012-01-18 2016-04-06 北京搜狗信息服务有限公司 A kind of visit information supplying method and system
US8793236B2 (en) 2012-11-01 2014-07-29 Adobe Systems Incorporated Method and apparatus using historical influence for success attribution in network site activity
US9880861B2 (en) * 2013-06-05 2018-01-30 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Method and apparatus for page view switching
US10067634B2 (en) * 2013-09-17 2018-09-04 Amazon Technologies, Inc. Approaches for three-dimensional object display
US10592064B2 (en) 2013-09-17 2020-03-17 Amazon Technologies, Inc. Approaches for three-dimensional object display used in content navigation
US9686581B2 (en) 2013-11-07 2017-06-20 Cisco Technology, Inc. Second-screen TV bridge
CN103605848A (en) * 2013-11-19 2014-02-26 北京国双科技有限公司 Method and device for analyzing paths
US10222935B2 (en) 2014-04-23 2019-03-05 Cisco Technology Inc. Treemap-type user interface
US20150363051A1 (en) * 2014-06-15 2015-12-17 Google Inc. Radial display generation and interactive system
CN107077341B (en) 2014-10-24 2020-07-14 谷歌有限责任公司 Method and system for automatic tagging based on software execution tracking
JP6511860B2 (en) * 2015-02-27 2019-05-15 富士通株式会社 Display control system, graph display method and graph display program
US10452755B2 (en) * 2015-03-10 2019-10-22 Microsoft Technology Licensing, Llc Hierarchical navigation control
US9584853B2 (en) 2015-06-16 2017-02-28 Cisco Technology, Inc. Visual representation of navigation flows within a user interface
US9910761B1 (en) * 2015-06-28 2018-03-06 X Development Llc Visually debugging robotic processes
US10091076B2 (en) 2015-08-25 2018-10-02 Google Llc Systems and methods for configuring a resource for network traffic analysis
CN106484715B (en) * 2015-08-27 2019-12-03 北京国双科技有限公司 Data for path conversion dissect method and apparatus
CN106484718B (en) * 2015-08-27 2020-02-07 北京国双科技有限公司 Website data parsing method and device
CN106649315A (en) * 2015-10-29 2017-05-10 北京国双科技有限公司 Method and device for processing path navigation
CN106656536B (en) 2015-11-03 2020-02-18 阿里巴巴集团控股有限公司 Method and equipment for processing service calling information
CN106909571B (en) * 2015-12-23 2021-03-30 北京国双科技有限公司 Analysis method and device for access path of website
US10565627B2 (en) * 2015-12-30 2020-02-18 Google Llc Systems and methods for automatically generating remarketing lists
WO2017195027A2 (en) * 2016-05-13 2017-11-16 Badr M Al Refae Objects of things system
US10372520B2 (en) 2016-11-22 2019-08-06 Cisco Technology, Inc. Graphical user interface for visualizing a plurality of issues with an infrastructure
US10739943B2 (en) 2016-12-13 2020-08-11 Cisco Technology, Inc. Ordered list user interface
US11003691B2 (en) 2017-04-28 2021-05-11 Splunk Inc. Determining affinities for data set summarizations
US11074283B2 (en) * 2017-04-28 2021-07-27 Splunk Inc. Linking data set summarizations using affinities
US11107006B2 (en) 2017-12-05 2021-08-31 discourse.ai, Inc. Visualization, exploration and shaping conversation data for artificial intelligence-based automated interlocutor training
US10862867B2 (en) 2018-04-01 2020-12-08 Cisco Technology, Inc. Intelligent graphical user interface
US11776176B2 (en) * 2019-04-19 2023-10-03 Microsoft Technology Licensing, Llc Visual representation of directional correlation of service health
CN113393261A (en) * 2021-05-14 2021-09-14 深圳思为科技有限公司 Cognitive path determination method, electronic equipment and related product

Family Cites Families (69)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5367124A (en) 1993-06-28 1994-11-22 International Business Machines Corporation Compliant lead for surface mounting a chip package to a substrate
US5796402A (en) 1993-12-03 1998-08-18 Microsoft Corporation Method and system for aligning windows on a computer screen
EP0741885B1 (en) 1994-01-27 2002-11-20 Minnesota Mining And Manufacturing Company Software notes
JPH07225770A (en) 1994-02-10 1995-08-22 Fuji Xerox Co Ltd Data retrieval device
US5758257A (en) 1994-11-29 1998-05-26 Herz; Frederick System and method for scheduling broadcast of and access to video programs and other data using customer profiles
US5966139A (en) 1995-10-31 1999-10-12 Lucent Technologies Inc. Scalable data segmentation and visualization system
CA2175148C (en) 1996-04-26 2002-06-11 Robert Cecco User interface control for creating split panes in a single window
US6026397A (en) 1996-05-22 2000-02-15 Electronic Data Systems Corporation Data analysis system and method
JP3481054B2 (en) * 1996-07-04 2003-12-22 シャープ株式会社 Gateway device, client computer and distributed file system connecting them
US5911145A (en) 1996-07-29 1999-06-08 Rae Technology, Inc. Hierarchical structure editor for web sites
US5760772A (en) 1996-08-30 1998-06-02 Novell, Inc. Method for automatically resizing a child window
US5870559A (en) 1996-10-15 1999-02-09 Mercury Interactive Software system and associated methods for facilitating the analysis and management of web sites
US5796952A (en) 1997-03-21 1998-08-18 Dot Com Development, Inc. Method and apparatus for tracking client interaction with a network resource and creating client profiles and resource database
US6643696B2 (en) 1997-03-21 2003-11-04 Owen Davis Method and apparatus for tracking client interaction with a network resource and creating client profiles and resource database
US6008809A (en) 1997-09-22 1999-12-28 International Business Machines Corporation Apparatus and method for viewing multiple windows within a dynamic window
JPH11167584A (en) * 1997-09-30 1999-06-22 Hitachi Ltd Page shift method and its execution device and medium recording page shift processing program and data
US6509898B2 (en) * 1998-04-17 2003-01-21 Xerox Corporation Usage based methods of traversing and displaying generalized graph structures
US20020013834A1 (en) * 1998-04-20 2002-01-31 Jeffrey Esakov Tracking and graphical display of user activity on an information network
US6037935A (en) * 1998-04-28 2000-03-14 International Business Machines Corporation Web page exploration indicator and method
US6473102B1 (en) 1998-05-11 2002-10-29 Apple Computer, Inc. Method and system for automatically resizing and repositioning windows in response to changes in display
US6182097B1 (en) 1998-05-21 2001-01-30 Lucent Technologies Inc. Method for characterizing and visualizing patterns of usage of a web site by network users
US6414677B1 (en) 1998-09-14 2002-07-02 Microsoft Corporation Methods, apparatus and data structures for providing a user interface, which exploits spatial memory in three-dimensions, to objects and which visually groups proximally located objects
US6188405B1 (en) 1998-09-14 2001-02-13 Microsoft Corporation Methods, apparatus and data structures for providing a user interface, which exploits spatial memory, to objects
US6266649B1 (en) 1998-09-18 2001-07-24 Amazon.Com, Inc. Collaborative recommendations using item-to-item similarity mappings
US6466970B1 (en) 1999-01-27 2002-10-15 International Business Machines Corporation System and method for collecting and analyzing information about content requested in a network (World Wide Web) environment
CA2683191A1 (en) 1999-03-02 2000-09-08 Amway Corp. Electronic commerce transactions within a marketing system
CN1302410A (en) 1999-03-26 2001-07-04 塔吉特玛奇有限公司 Method and system for multi-lingual on-line object matching
US6393479B1 (en) 1999-06-04 2002-05-21 Webside Story, Inc. Internet website traffic flow analysis
US6754873B1 (en) 1999-09-20 2004-06-22 Google Inc. Techniques for finding related hyperlinked documents using link-based analysis
US6345282B1 (en) * 1999-09-30 2002-02-05 Nortel Networks Limited Multi-processor data synchronization method and apparatus
US6792458B1 (en) * 1999-10-04 2004-09-14 Urchin Software Corporation System and method for monitoring and analyzing internet traffic
US6489968B1 (en) 1999-11-18 2002-12-03 Amazon.Com, Inc. System and method for exposing popular categories of browse tree
JP2001166981A (en) * 1999-12-06 2001-06-22 Fuji Xerox Co Ltd Device and method for analyzing hyper text
US6671711B1 (en) 2000-03-31 2003-12-30 Xerox Corporation System and method for predicting web user flow by determining association strength of hypermedia links
US20020070953A1 (en) * 2000-05-04 2002-06-13 Barg Timothy A. Systems and methods for visualizing and analyzing conditioned data
US6704016B1 (en) 2000-05-08 2004-03-09 3Com Corporation Method and apparatus for the graphical presentation of selected data
US6654036B1 (en) 2000-06-05 2003-11-25 International Business Machines Corporation Method, article of manufacture and apparatus for controlling relative positioning of objects in a windows environment
US6862574B1 (en) 2000-07-27 2005-03-01 Ncr Corporation Method for customer segmentation with applications to electronic commerce
US20020042750A1 (en) * 2000-08-11 2002-04-11 Morrison Douglas C. System method and article of manufacture for a visual self calculating order system over the world wide web
JP2002063102A (en) 2000-08-16 2002-02-28 Frontline Dot Jp:Kk Log-analyzing system
US6850988B1 (en) 2000-09-15 2005-02-01 Oracle International Corporation System and method for dynamically evaluating an electronic commerce business model through click stream analysis
JP2002123516A (en) 2000-10-12 2002-04-26 Fuji Xerox Co Ltd System and method for evaluating web site and recording medium
WO2002046969A2 (en) * 2000-12-05 2002-06-13 Clickfox, Llc Graphical user interface and evaluation tool for customizing web sites
JP2002175240A (en) * 2000-12-06 2002-06-21 Fuji Xerox Co Ltd Website evaluation system, website evaluation method and recording medium
US20020087621A1 (en) 2000-12-29 2002-07-04 Hendriks Chris L. Method and system to manage internet user navigation data
JP2002207764A (en) 2001-01-09 2002-07-26 Kentop:Kk Commodity information distributing system
US20020093529A1 (en) 2001-01-18 2002-07-18 Raja Daoud Method and apparatus to optimize a computing session based on user interaction with a computer
US20020165936A1 (en) * 2001-01-25 2002-11-07 Victor Alston Dynamically branded web sites
US7506047B2 (en) 2001-03-30 2009-03-17 Bmc Software, Inc. Synthetic transaction monitor with replay capability
US7792948B2 (en) * 2001-03-30 2010-09-07 Bmc Software, Inc. Method and system for collecting, aggregating and viewing performance data on a site-wide basis
US20020152284A1 (en) * 2001-04-13 2002-10-17 John Cambray System and method for performing real time monitoring and control of an interactive network
US20020186237A1 (en) 2001-05-16 2002-12-12 Michael Bradley Method and system for displaying analytics about a website and its contents
AU2002318214A1 (en) * 2001-07-06 2003-01-21 Clickfox, Llc System and method for analyzing system visitor activities
US20030018584A1 (en) * 2001-07-23 2003-01-23 Cohen Jeremy Stein System and method for analyzing transaction data
US6950993B2 (en) 2001-08-02 2005-09-27 Microsoft Corporation System and method for automatic and dynamic layout of resizable dialog type windows
US6963874B2 (en) 2002-01-09 2005-11-08 Digital River, Inc. Web-site performance analysis system and method utilizing web-site traversal counters and histograms
US7216056B2 (en) * 2001-12-06 2007-05-08 C-Live, Inc. Access log analyzer and access log analyzing method
US20030131097A1 (en) * 2002-01-09 2003-07-10 Stephane Kasriel Interactive path analysis
US20030128231A1 (en) * 2002-01-09 2003-07-10 Stephane Kasriel Dynamic path analysis
US20040205157A1 (en) 2002-01-31 2004-10-14 Eric Bibelnieks System, method, and computer program product for realtime profiling of web site visitors
US6907576B2 (en) 2002-03-04 2005-06-14 Microsoft Corporation Legibility of selected content
US6968511B1 (en) 2002-03-07 2005-11-22 Microsoft Corporation Graphical user interface, data structure and associated method for cluster-based document management
DE10225316A1 (en) 2002-06-06 2003-12-18 Philips Intellectual Property User interface display optimization method in which display window sizes or objects are optimized according to the their content, available space and selected preference rules
US7792844B2 (en) 2002-06-28 2010-09-07 Adobe Systems Incorporated Capturing and presenting site visitation path data
US20040049417A1 (en) 2002-09-09 2004-03-11 Opinionlab, Inc. Receiving and reporting page-specific user feedback concerning one or more particular web pages of a website
FR2848001A1 (en) 2002-11-29 2004-06-04 Francois Nadal METHOD AND SYSTEM FOR REAL-TIME ANTICIPATING, IDENTIFYING, ANALYZING AND RESPONDING TO CONSUMER NEEDS
US7587486B2 (en) 2003-01-08 2009-09-08 Microsoft Corporation Click stream analysis
US7917382B2 (en) 2003-03-05 2011-03-29 Teradata Us, Inc. Integration of visualizations, reports, and data
US20050044508A1 (en) 2003-08-21 2005-02-24 International Business Machines Corporation Method, system and program product for customizing a user interface

Also Published As

Publication number Publication date
WO2004003701A2 (en) 2004-01-08
AU2003248767B2 (en) 2008-08-14
US8738609B2 (en) 2014-05-27
WO2004003701A3 (en) 2004-12-09
CN1672153A (en) 2005-09-21
US20140351243A1 (en) 2014-11-27
US7792844B2 (en) 2010-09-07
US20060149728A1 (en) 2006-07-06
EP1540519A2 (en) 2005-06-15
CN1672153B (en) 2010-05-26
US9529859B2 (en) 2016-12-27
AU2003248767C1 (en) 2009-01-29
AU2003248767A1 (en) 2004-01-19
EP1540519A4 (en) 2010-04-28
US20040059746A1 (en) 2004-03-25
JP2005531854A (en) 2005-10-20
CA2491419A1 (en) 2004-01-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4369868B2 (en) Acquisition and display of site visit path data
US11281845B2 (en) Deployable tag management in computer data networks
US10671692B2 (en) Uniquely identifying and tracking selectable web page objects
US8504348B2 (en) User simulation for viewing web analytics data
US8170993B2 (en) Page grouping for site traffic analysis reports
US7305622B2 (en) Graphical user interface and web site evaluation tool for customizing web sites
US20090094525A1 (en) System and method for dynamic media integration into web pages
WO2008095018A2 (en) Page grouping for site traffic analysis reports
JP2000357141A (en) System and method for gathering information on network using technology of internet and recording medium where information gathering method is recorded
US20080183858A1 (en) Retrieval Mechanism for Web Visit Simulator
JP2008546094A (en) Incremental segmentation criteria added to dataset
US9390138B2 (en) Bridge event analytics tools and techniques
WO2001057706A2 (en) Method and apparatus for enhanced path analysis on a world wide web site
WO2001008046A1 (en) Server-based instrumentation system for internet-enabled applications
Burzacca et al. Analysis and visualization of interactions with mobile web applications
Law et al. Curiouser Browsers

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20050819

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20080603

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20080903

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20080910

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20080919

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20081028

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20090128

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20090303

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20090601

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20090709

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20090818

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20090828

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4369868

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120904

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130904

Year of fee payment: 4

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130904

Year of fee payment: 4

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130904

Year of fee payment: 4

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D02

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

EXPY Cancellation because of completion of term